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Enregistrement W4309366252 · doi:10.1183/13993003.03201-2021

European Respiratory Society guideline on various aspects of quality in lung cancer care

2022· article· en· W4309366252 sur OpenAlexaff
Torsten Blum, Rebecca L. Morgan, Valérie Durieux, Joanna Chorostowska‐Wynimko, David Baldwin, Jeanette Boyd, Corinne Faivre‐Finn, Françoise Galateau-Sallé, Fernando Gamarra, Bogdan Grigoriu, Georgia Hardavella, Michael Hauptmann, Erik Jakobsen, Dragana Jovanović, Paul Knaut, Gilbert Massard, J. McPhelim, Anne‐Pascale Meert, Robert Milroy, Riccardo Muhr, Luciano Mutti, Marianne Paesmans, Pippa Powell, Paul Martin Putora, Janette Rawlinson, Anna Rich, David Rigau, Dirk De Ruysscher, Jean‐Paul Sculier, Arnaud Schepereel, Dragan Subotic, Paul Van Schil, Thomy Tonia, Clare Williams, Thierry Berghmans

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUniversité de LiègeStiftung Oskar-Helene-HeimEuropean Respiratory Society
Mots-clésMedicineGuidelineMultidisciplinary approachLung cancerGrading (engineering)Intensive care medicineMedical physicsFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This European Respiratory Society guideline is dedicated to the provision of good quality recommendations in lung cancer care. All the clinical recommendations contained were based on a comprehensive systematic review and evidence syntheses based on eight PICO (Patients, Intervention, Comparison, Outcomes) questions. The evidence was appraised in compliance with the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach. Evidence profiles and the GRADE Evidence to Decision frameworks were used to summarise results and to make the decision-making process transparent. A multidisciplinary Task Force panel of lung cancer experts formulated and consented the clinical recommendations following thorough discussions of the systematic review results. In particular, we have made recommendations relating to the following quality improvement measures deemed applicable to routine lung cancer care: 1) avoidance of delay in the diagnostic and therapeutic period, 2) integration of multidisciplinary teams and multidisciplinary consultations, 3) implementation of and adherence to lung cancer guidelines, 4) benefit of higher institutional/individual volume and advanced specialisation in lung cancer surgery and other procedures, 5) need for pathological confirmation of lesions in patients with pulmonary lesions and suspected lung cancer, and histological subtyping and molecular characterisation for actionable targets or response to treatment of confirmed lung cancers, 6) added value of early integration of palliative care teams or specialists, 7) advantage of integrating specific quality improvement measures, and 8) benefit of using patient decision tools. These recommendations should be reconsidered and updated, as appropriate, as new evidence becomes available.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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