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Enregistrement W3037012925 · doi:10.1136/esmoopen-2020-000820

ESMO Management and treatment adapted recommendations in the COVID-19 era: Lung cancer

2020· article· en· W3037012925 sur OpenAlexaboutno aff
Antonio Passaro, Alfredo Addeo, Christophe von Garnier, Fiona Blackhall, David Planchard, Enriqueta Felip, Rafał Dziadziuszko, Filippo de Marinis, Martin Reck, Hasna Bouchaab, Solange Peters

Notice bibliographique

RevueESMO Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeDaiichi-SankyoCancer Research UKClovis OncologyMerck KGaABoehringer IngelheimCelgeneGlaxoSmithKlineNovartisPfizerTakeda Pharmaceutical CompanyEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésPandemicFlexibility (engineering)Health careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic shortageMedicineCancerScale (ratio)BusinessLung cancerIntensive care medicineRisk analysis (engineering)Medical emergencyPolitical scienceEconomicsDiseaseLawOncologyPathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic, characterised by a fast and global spread during the first months of 2020, has prompted the development of a structured set of recommendations for cancer care management, to maintain the highest possible standards. Within this framework, it is crucial to ensure no disruption to essential oncological services and guarantee the optimal care.This is a structured proposal for the management of lung cancer, comprising three levels of priorities, namely: tier 1 (high priority), tier 2 (medium priority) and tier 3 (low priority)-defined according to the criteria of the Cancer Care Ontario, Huntsman Cancer Institute and Magnitude of Clinical Benefit Scale.The manuscript emphasises the impact of the COVID-19 pandemic on lung cancer care and reconsiders all steps from diagnosis, staging and treatment.These recommendations should, therefore, serve as guidance for prioritising the different aspects of cancer care to mitigate the possible negative impact of the COVID-19 pandemic on the management of our patients.As the situation is rapidly evolving, practical actions are required to guarantee the best patients' treatment while protecting and respecting their rights, safety and well-being. In this environment, cancer practitioners have great responsibilities: provide timely, appropriate, compassionate and justified cancer care, while protecting themselves and their patients from being infected with COVID-19. In case of shortages, resources must be distributed fairly. Consequently, the following recommendations can be applied with significant nuances, depending on the time and location for their use, considering variable constraints imposed to the health systems. An exceptional flexibility is required from cancer caregivers.

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)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations132
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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