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Enregistrement W3041186290 · doi:10.3747/co.27.6685

Consensus Statement: Summary of the Quebec Lung Cancer Network Recommendations for Prioritizing Patients with Thoracic Cancers in the Context of the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3041186290 sur OpenAlexaffvenueabout
Normand Blais, M. Bouchard, M. Chinas, H. Lizotte, Mélanie Morneau, Jonathan Spicer, Simon Martel

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)McGill University Health CentreCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)MedicineMultidisciplinary approachPandemicLung cancerHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineNursingDiseaseOncologyPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The emergence of covid-19 has the potential to change the way in which the health care system can accommodate various patient populations and might affect patients with non-covid-19 problems. The Quebec Lung Cancer Network, which oversees thoracic oncology services in the province of Quebec under the direction of the Ministère de la Santé et des Services sociaux, convened to develop recommendations to deal with the potential disruption of services in thoracic oncology in the province of Quebec. The summary provided here has been adapted from the original document posted on the Programme québécois du cancer Web site at: https://www.msss.gouv.qc.ca/professionnels/documents/coronavirus-2019-ncov/PJ1_Recommandations_oncologie-thoracique-200415.pdf. Methods: Plans to optimize the health care system and potentially to prioritize services were discussed with respect to various levels of activity. For each level-of-activity scenario, suggestions were made for the services and treatments to prioritize and for those that might have to be postponed, as well as for potential alternatives to care. Results: The principal recommendation is that the cancer centre executive committee and the multidisciplinary tumour board always try to find a solution to maintain standard-of-care therapy for all patients with thoracic tumours, using novel approaches to treatment and the adoption of a network approach to care, as needed. Conclusions: The effect of the covid-19 pandemic on the health care system remains unpredictable and requires that cancer teams unite and offer the most efficient and innovative therapies to all patients under the various conditions that might be forced upon them.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0230,008
Intégrité de la recherche0,0300,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,009

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 GPT0,513
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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