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Enregistrement W3019750997 · doi:10.1503/cjs.005620

Guidance for management of cancer surgery during the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3019750997 sur OpenAlexafffundvenue
Christian Finley, Anubha Prashad, Natasha Camuso, Corinne Daly, Armen Aprikian, Chad G. Ball, J. Bentley, Dhany Charest, Paola Fata, Lucy Helyer, Daniel O’Connell, Husein Moloo, Andrew Seely, Joel Werier, Toni Zhong, Craig C. Earle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Society of Plastic SurgeonsCanadian Association of Thoracic SurgeonsHealth Sciences CentreOttawa HospitalCanadian Society of Colon and Rectal SurgeonsCanadian Partnership Against CancerUniversity of CalgaryCanadian Urological AssociationUniversity of AlbertaSunnybrook Health Science CentreCanadian Association of General SurgeonsMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPartenariat Canadien Contre Le CancerUniversity Health NetworkAstraZeneca
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakCancer surgerySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicineDiseaseCancerGeneral surgeryMedical emergencySurgeryInfectious disease (medical specialty)VirologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, delaying lifesaving cancer surgeries must be done with extreme caution and thoughtfulness. Modelling indicates that delays in high-risk cancer surgeries beyond 6 weeks could affect long-term outcomes for thousands of Canadians. Consequently, it is possible that postponing cancer surgery without consideration of its implications could cost more lives than can be saved by diverting all surgical resources to COVID-19. This article provides general guidance on supporting curative surgical treatment where appropriate and with available resources.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,018

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations82
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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