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Enregistrement W3003197494 · doi:10.1016/j.jtho.2020.01.005

IASLC Multidisciplinary Recommendations for Pathologic Assessment of Lung Cancer Resection Specimens After Neoadjuvant Therapy

2020· review· en· W3003197494 sur OpenAlexaff
William D. Travis, Sanja Đačić, Ignacio I. Wistuba, Lynette M. Sholl, Prasad S. Adusumilli, Lukas Bubendorf, Paul A. Bunn, Tina Cascone, Jamie E. Chaft, Gang Chen, Teh‐Ying Chou, Wendy A. Cooper, Jeremy J. Erasmus, Carlos Gil Ferreira, Jin-Mo Goo, John V. Heymach, Fred R. Hirsch, Hidehito Horinouchi, Keith M. Kerr, Mark G. Kris, Deepali Jain, Young Tae Kim, Fernando López‐Ríos, Shun Lü, Tetsuya Mitsudomi, André Moreira, Noriko Motoi, Andrew G. Nicholson, Ricardo Oliveira, Mauro Papotti, Ugo Pastorino, Luis Paz‐Ares, Giuseppe Pelosi, Claudia Poleri, Mariano Provencio, Anja C. Roden, Giorgio V. Scagliotti, Stephen G. Swisher, Erik Thunnissen, Ming‐Sound Tsao, Johan Vansteenkiste, Walter Weder, Yasushi Yatabe

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteEthiconChugai PharmaceuticalEMD SeronoGenentechNational Institutes of HealthDerfner FoundationRegeneron PharmaceuticalsTakeda Pharmaceuticals U.S.A.RocheFree To BreatheAstellas Pharma USGenomic HealthAbbVieMerckSpectrum PharmaceuticalsUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterMedtronicInternational Business Machines CorporationNovartisOno PharmaceuticalU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAstraZenecaCommonwealth Foundation for Cancer Research FoundationBayer HealthCareLung Cancer Research FoundationMeso Scale DiagnosticsMedImmuneSanofiAmgenBoehringer IngelheimPfizer
Mots-clésMedicineLung cancerMultidisciplinary approachNeoadjuvant therapyResectionRadiologyCancerOncologySurgical resectionLungInternal medicineSurgeryBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,457 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations450
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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