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Enregistrement W3155813266 · doi:10.21203/rs.3.rs-40584/v1

Screening for Cervical Cancer: Protocol for Systematic Reviews to Inform Canadian Recommendations

2020· preprint· en· W3155813266 sur OpenAlexafffundabout
Allison Gates, Jennifer Pillay, Donna L. Reynolds, Rob G. Stirling, Gregory Traversy, Christina Korownyk, Ainsley Moore, Guylène Thériault, Brett D. Thombs, Julian Little, Catherine Popadiuk, Dirk van Niekerk, Diana Keto‐Lambert, Ben Vandermeer, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaMcGill UniversityMemorial University of NewfoundlandPublic Health Agency of CanadaMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research FoundationGovernment of CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésProtocol (science)Systematic reviewCervical cancerMedicineCervical cancer screeningMEDLINEFamily medicineCancerMedical physicsAlternative medicinePolitical sciencePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose. To inform recommendations by the Canadian Task Force on Preventive Health Care on cervical cancer screening by systematically reviewing evidence of: (a) the effectiveness; (b) test accuracy; (c) individuals’ values and preferences, and (d) strategies aimed at improving screening rates.Methods. De novo reviews will be conducted to evaluate effectiveness and to assess values and preferences. For test accuracy and strategies to improve screening rates, we will integrate studies from existing systematic reviews with search updates to the present. Two Cochrane reviews will provide evidence of adverse pregnancy outcomes from the conservative management of cervical intraepithelial neoplasia. We will search Medline, Embase, and Cochrane Central (except for individuals’ values and preferences, where Medline, Scopus, and EconLit will be searched) via peer-reviewed search strategies, and the reference lists of included studies and reviews. We will search ClinicalTrials.gov and the World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform for ongoing trials. Two reviewers will screen potentially eligible studies and agree on those to include. Data will be extracted by one reviewer with verification by another. Two reviewers will independently assess risk of bias and reach consensus. Where possible and suitable, we will pool studies via meta-analysis. We will compare accuracy data per outcome and per comparison using the Rutter and Gatsonis hierarchical summary receiver operating characteristic model and report relative sensitivities and specificities. Findings on values and preferences will be synthesized using a narrative synthesis approach and thematic analysis, depending on study designs. Two reviewers will appraise the certainty of evidence for all outcomes using GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) and come to consensus.Discussion. The publication of guidance on cervical cancer screening by the Task Force in 2013 focused on cytology. Since 2013, new studies using human papillomavirus tests for detection of cervical cancer have been published that will improve our understanding of screening in primary care settings. This review will inform updated recommendations based on currently available studies and address key evidence gaps noted in our previous review.Systematic review registration: not registered.

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)0,158
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1580,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0260,032
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0120,012
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0930,018

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,146 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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