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Enregistrement W4311524730 · doi:10.1002/pbc.30147

Imaging of pediatric brain tumors: A COG Diagnostic Imaging Committee/SPR Oncology Committee/ASPNR White Paper

2022· article· en· W4311524730 sur OpenAlexaff
Alok Jaju, Yi Li, Hisham Dahmoush, Nicholas G. Gottardo, Suzanne Laughlin, David M. Mirsky, Ashok Panigrahy, Noah D. Sabin, Dennis Shaw, Phillip B. Storm, Tina Young Poussaint, Zoltán Patay, Aashim Bhatia

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingRisk stratificationCogNeuroimagingBrain tumorMedical physicsClinical trialRadiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumors of the central nervous system are the most common solid malignancies in children and the most common cause of pediatric cancer-related mortality. Imaging plays a central role in diagnosis, staging, treatment planning, and response assessment of pediatric brain tumors. However, the substantial variability in brain tumor imaging protocols across institutions leads to variability in patient risk stratification and treatment decisions, and complicates comparisons of clinical trial results. This White Paper provides consensus-based imaging recommendations for evaluating pediatric patients with primary brain tumors. The proposed brain magnetic resonance imaging protocol recommendations balance advancements in imaging techniques with the practicality of deployment across most imaging centers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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