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Enregistrement W3003488950 · doi:10.1016/j.clml.2020.01.017

Consensus Guidelines on the Diagnosis of Multiple Myeloma and Related Disorders: Recommendations of the Myeloma Canada Research Network Consensus Guideline Consortium

2020· review· en· W3003488950 sur OpenAlexafffundabout
Debra Bergstrom, Rami Kotb, Martha Louzada, Heather J. Sutherland, Sofia Tavoularis, Christopher P. Venner, Julie Anne Côté, Richard LeBlanc, Tony Reiman, Michaël Sébag, Kevin Song, Gabriele Colasurdo, Aldo Del Col, David P. McMullen, Annette E. Hay, Nicole M.B. Laferriere, Arleigh McCurdy, Jean Roy, Julie Stakiw, Suzanne Trudel, Darrell White, Fraser W. Loveys, Edward Randell, Kamilia Rizkalla

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaWestern UniversityUniversity of ManitobaLondon Health Sciences CentreVancouver General HospitalCancerCare ManitobaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandQueen's UniversityCentre Hospitalier Universitaire de QuébecSaskatchewan Cancer Agency
Mots-clésGuidelineMultiple myelomaConsensus conferenceMedicineFamily medicineIntensive care medicinePathologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM) is a plasma cell (PC) malignancy of terminally differentiated B lymphocytes that is typically associated with the secretion of partial and/or complete monoclonal immunoglobulins and a constellation of particular symptoms and signs. MM is a treatable condition, and timely diagnosis is essential to limit or avoid irreversible target-organ damage and to prolong survival. The Myeloma Canada Research Network Consensus Guideline Consortium (MCRN-CGC) proposes national consensus recommendations for the diagnosis of MM and associated PC neoplasms. The focus is on widely available tests but also highlights recent advancements that are important to include in the diagnostic paradigm. By clarifying and updating the required laboratory, radiographic, and bone marrow investigations, the MCRN-CGC hopes to address the needs of Canadian physicians and people living with MM across the country through accurate and timely diagnosis of MM, as well as appropriate initial stratification to improve treatment selection and outcomes. The MCRN-CGC will periodically review the recommendations herein and update as necessary. Recommendations on the therapeutic approaches and associated monitoring of MM will follow.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,011
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0100,003
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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