MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297973509 · doi:10.21037/tlcr-22-617

International expert consensus on immunotherapy for early-stage non-small cell lung cancer

2022· review· en· W4297973509 sur OpenAlexaff
Wenhua Liang, Kaican Cai, Qingdong Cao, Chun Chen, Haiquan Chen, Jun Chen, Ke‐Neng Chen, Qixun Chen, Tianqing Chu, Yuchao Dong, Wentao Fang, Junke Fu, Xiangning Fu, Shugeng Gao, Di Ge, Guojun Geng, Qing Geng, Jié He, Jian Hu, Jie Hu, Weidong Hu, Feng Jiang, Tao Jiang, Wenjie Jiao, Hecheng Li, Qiang Li, Shanqing Li, Shuben Li, Xiangnan Li, Yongde Liao, Changhong Liu, Hongxu Liu, Yang Liu, Zhuming Lu, Qingquan Luo, Haitao Ma, Xiaojie Pan, Guibin Qiao, Shengxiang Ren, Weiyu Shen, Yong Song, Daqiang Sun, Guangsuo Wang, Jie Wang, Mengzhao Wang, Qiwen Wang, Wenxiang Wang, Li Wei, Ming‐Hsun Wu, Nan Wu, Hui Xia, Shidong Xu, Fan Yang, Kang Yang, Yue Yang, Fenglei Yu, Zhentao Yu, Dongsheng Yue, Lanjun Zhang, Weidong Zhang, Zhenfa Zhang, Guofang Zhao, Jian Zhao, Xiaojing Zhao, Chengzhi Zhou, Qinghua Zhou, Kunshou Zhu, Yuming Zhu, Toyoaki Hida, Wolfram C. M. Dempke, Antônio Rossi, Marc de Perrot, Robert A. Ramirez, Mariano Provencio, Jay M. Lee, Antonio Passaro, Lorenzo Spaggiari, Jonathan Spicer, Nicolas Girard, Patrick M. Forde, Tony Mok, Tina Cascone, Jianxing He

Notice bibliographique

RevueTranslational Lung Cancer Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcGill University Health CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesDavid Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles
Mots-clésMedicineLung cancerStage (stratigraphy)ImmunotherapyCancer immunotherapyConsensus conferenceOncologyIntensive care medicineCancerInternal medicine

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueTranslational Lung Cancer ResearchMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207