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Enregistrement W2981737993 · doi:10.21037/tau.2019.10.09

Editorial comment: understanding the cost of bladder preservation in muscle invasive bladder cancer—an evaluation of radical cystectomy versus trimodal therapy costs

2019· editorial· en· W2981737993 sur OpenAlexaff
Diana Magee, Girish S. Kulkarni

Notice bibliographique

RevueTranslational Andrology and Urology · 2019
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystectomyBladder cancerMedicineContext (archaeology)Health careCancerIntensive care medicineUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bladder cancer represents a significant source of morbidity and mortality worldwide. Nearly 430,000 diagnoses of bladder cancer are made each year leading to approximately 165,000 deaths (1). Within the context of healthcare spending it is a costly diagnosis and has been reported as the most expensive diagnosis per patient lifetime among all cancers (2,3), with a total cost of almost $4 billion annually in the United States in 2010 (4). Previous studies have shown that radical cystectomy (RC) accounts for the largest proportion of costs associated with bladder cancer care (5); however, few studies have evaluated the cost of trimodal therapy (TMT). TMT has progressively been accepted as a viable treatment option for the treatment of muscle-invasive bladder cancer (MIBC) (6-8) and therefore the implications from a healthcare economic perspective have become increasingly important to consider.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0240,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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