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Enregistrement W4311978577 · doi:10.14740/gr1573

An Open-Access, Interactive Decision-Support Tool to Facilitate Guideline-Driven Care for Hepatocellular Carcinoma

2022· review· en· W4311978577 sur OpenAlexvenueno aff
Robert J. Wong, Channa R. Jayasekera, Patricia D. Jones, Fasiha Kanwal, Amit G. Singal, Aijaz Ahmed, Robert Taglienti, Zobair M. Younossi, Laura Kulik, Neil Mehta

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesExelixis
Mots-clésMedicineTriageReceiptHepatocellular carcinomaGuidelineLiver diseaseIntensive care medicineInternal medicineMedical emergencyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) is increasing in incidence and is a leading cause of cancer-related mortality worldwide. Adherence to HCC surveillance guidelines and appropriate treatment triage of liver lesions may improve receipt of curative-intent treatment and improved survival. Late-stage HCC diagnosis reflects sub-optimal implementation of effective HCC surveillance, whereas inappropriate treatment triage or linkage to care accounts for the non-receipt of curative-intent in close to half of early-stage HCC in the USA. A free, open-access decision-support tool for liver lesions that incorporates current guideline recommendations in a user-friendly interface could improve appropriate and timely triage of patients to appropriate care. This review provides a summary of gaps and disparities in linkage to HCC care and introduces a free, internet-based, interactive decision-support tool for managing liver lesions. This tool has been developed by the HCC Steering Committee of the Chronic Liver Disease Foundation and is targeted toward clinicians across specialties who may encounter liver lesions during routine care or as part of dedicated HCC surveillance.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,075 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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