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Enregistrement W4287730147 · doi:10.1016/s1470-2045(22)00139-5

Clinical research in ovarian cancer: consensus recommendations from the Gynecologic Cancer InterGroup

2022· review· en· W4287730147 sur OpenAlexaff
Ignace Vergote, Antonio González-Martı́n, Domenica Lorusso, Charlie Gourley, Mansoor Raza Mirza, Jean‐Emmanuel Kurtz, Aikou Okamoto, Kathleen N. Moore, Iain A. McNeish, Alexander Reuß, Bénédicte Votan, Sven� Mahner, I. L. Ray-Coquard, Elise C. Kohn, Jonathan S. Berek, David S.P. Tan, Nicoletta Colombo, Rongyu Zang, Nicole Concin, Dearbhaile M. O’Donnell, Alejandro Rauh-Hain, C. Simon Herrington, Andrés Poveda, Keiichi Fujiwara, Gavin Stuart, Amit M. Oza, Michael A. Bookman, Christoph Grimm, Regina Berger, Ting‐Chang Chang, Kazunori Ochiai, Val Gebski, Alison Davis, Philip Beale, Hannelore Denys, Vincent Vandecaveye, Francisco José Cândido dos Reis, Maria Del Pilar Estevez-Diz, Helen Mackay, Mark S. Carey, David Cibula, Pavel Dundr, Oliver Dorigo, Feras Abu Saadeh, Ingrid Boere, Christianne Lok, Pluvio Coronado, Nelleke Ottevanger, Joseph Ng, Ana Oaknin, Alejandro Perez Fidalgo, Karen H. Lu, Carlos López-Zavala, Eva María Gómez-García, Xavier Paolettí, Florence Joly, Rebecca C. Arend, Hiroyuki Fujiwara, Kosei Hasegawa, Ilan Bruchim, Dalia Tsoref, Katsutoshi Oda, Takayuki Enomoto, Dayana Michel, Hee‐Seung Kim, Jung‐Yun Lee, Asima Mukhopadhyay, Dionyssios Katsaros, Sandro Pignata, Giovanni Scambia, Jungmin Lee, Shibani Nicum, Laura Farrelly, Jalid Sehouli, Maren Keller, Elena Ioana Braicu, Line Bjørge, Annika Auranen, Stephen Welch, Viola Heinzelmann, Patricia Roxburgh, Rosalind Glasspool, Jianqing Zhu

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeNational Cancer InstituteChugai PharmaceuticalGenentechNational Institutes of HealthMereo BioPharmaMedacPharmaMarEisaiSeagenVerastem OncologyPfizerNuCanaIncyteNational Medical Research CouncilKaryopharm TherapeuticsKisseiNational Institute for Health and Care ResearchClovis OncologyNippon ShinyakuAstraZenecaNovocureMersana TherapeuticsAmgenDeciphera PharmaceuticalsMedical Research CouncilTeva Pharmaceutical IndustriesFuji PharmaGlaxoSmithKlineEuropean CommissionPTC TherapeuticsEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésConsensus conferenceConcordanceOvarian cancerMedicineClinical trialDeliberationGynecologic cancerFamily medicineClinical researchMEDLINEGynecologyCancerOncologyInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,587
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,008 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations142
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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