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Enregistrement W4244513728 · doi:10.1002/jcsm.12004

Abstracts of the 2<sup>nd</sup> Cancer Cachexia Conference, Montreal, Canada, 26–28 September 2014

2015· article· en· W4244513728 sur OpenAlexaffabout
Vickie E. Baracos, Maurizio Muscaritoli, Zaira Aversa, Filippo Rossi Fanelli, Rashami Awasthi, Chelsia Gillis, Sender Liberman, Barry Stein, Patrick Charlebois, F. Carli, Sultan Ahmad, D. Chiche, Yu‐Chou Tseng, Samuel K. Kulp, I‐Lu Lai, En‐Chi Hsu, Wei He, David Frankhouser, Pearlly S. Yan, Xiaokui Mo, Mark Bloomston, Gregory B. Lesinski, Guido Marcucci, Denis C. Guttridge, Tanios Bekaii‐Saab, Ching‐Shih Chen, Ahi Al Haddad, Eman K. Al‐Azwani, Y Mahamoud, F. Safi, Haytham El Salhat, Josef Málek, Thomas E. Adrian

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMontreal General HospitalMcGill UniversityConcordia UniversityUniversity of AlbertaNEOMED Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCachexiaGerontologyMedicineHistoryInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer cachexia contributes to poor prognosis through progressive depletion of the body's energy and protein reserves; research is revealing the impact of the quantitly of these reserves on survival.Our group has exploitated computed tomography (CT) images to study body composition in cancer patients.We argue that CT taken for the purposes of diagnosis and routine follow-up can be used to derive clinically useful information on skeletal muscle and fat amount and distribution.Population-based data sets have been analyzed, revealing wide variation in individual proportions of fat and muscle (Prado et al.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1920,038

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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