MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252682899 · doi:10.1002/jmrs.166

Friday 22 April 2016

2016· article· en· W4252682899 sur OpenAlexaff
Paula Sivyer, Jane Turner, Ashleigh Allsop, Kenton Thompson, Liam Jukes, Sarah Clarke, Stuart Greenham, Josie Goodworth, Andrea Laszczyk, Brendan Chick, Matthew Hoffman, Jacqueline Pacey, R. L. Ford, Justin Westhuyzen, Tatiana De Martin, Julia Watson, Adam Westerink, Charlotte Beardmore, Amanda Bolderston, Geoffrey Currie, Lisa Prospero, Carly Mccauig, N. Woznitza, Julie Nightingale

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Radiation Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensBC Cancer AgencyPrincess Margaret Cancer CentreFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imaging for breast cancer comprises multiple options in terms of modalities and protocols that have to be applied in the clinical context by radiologists, referring GPs and medical imaging technicians across a broad patient population. We will discuss the roles of modalities such as mammography (standard 2D and 3D/ DBT), breast ultrasound as well as the suite of interventional options including ultrasound-guided fine needle aspiration/biopsy, core biopsy, vacuum-assisted core biopsy, stereotactic vacuum core (mammotomy), pre-operative hookwire placement and specimen imaging. We will discuss briefly the patient/practitioner expectations of breast MR and the reality. The clinical application of imaging protocols across the screening and diagnostic patient populations, including modality combination and imaging intervals, will be mentioned. Imaging case studies will be presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Radiation SciencesMême sujetBreast Lesions and CarcinomasTravaux en français237 207