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Enregistrement W4318022906 · doi:10.1016/j.modpat.2022.100085

Grade and Estrogen Receptor Expression Identify a Subset of No Specific Molecular Profile Endometrial Carcinomas at a Very Low Risk of Disease-Specific Death

2023· article· en· W4318022906 sur OpenAlexafffund
Amy Jamieson, Jutta Huvila, Derek S. Chiu, Emily F. Thompson, Stephanie Scott, Shannon Salvador, Danielle Vicus, Limor Helpman, Walter H. Gotlieb, Sarah Kean, Vanessa Samouëlian, Martin Köbel, Mary Kinloch, Carlos Parra-Harran, Saul Offman, Katherine Grondin, Julie Irving, Amy Lum, Janine Senz, Samuel Leung, Melissa K. McConechy, Marie Plante, Stefan Kommoss, David G. Huntsman, Aline Talhouk, C. Blake Gilks, Jessica N. McAlpine

Notice bibliographique

RevueModern Pathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalUniversity of ManitobaMcMaster UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Cancer FoundationVancouver Coastal Health Research InstituteMichael Smith Health Research BC
Mots-clésLymphovascular invasionOncologyInternal medicineEstrogen receptorHazard ratioDiseaseUnivariate analysisStage (stratigraphy)MedicineProgesterone receptorImmunohistochemistryPathologyMultivariate analysisBiologyCancerBreast cancerMetastasisConfidence interval

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations104
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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