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Enregistrement W4319660271 · doi:10.1016/j.jtho.2023.01.088

IASLC Lung Cancer Staging Project: The New Database to Inform Revisions in the Ninth Edition of the TNM Classification of Lung Cancer

2023· article· en· W4319660271 sur OpenAlexfundno aff
Hisao Asamura, Katherine K. Nishimura, Dorothy J. Giroux, Kari Chansky, Antje Hoering, Valerie W. Rusch, Ramón Rami–Porta, Luiz H. Araujo, David G. Beer, Pietro Bertoglio, Andrea Billè, Souheil Boubia, Élisabeth Brambilla, Ayten Cangır, David P. Carbone, Vanessa Cilento, Casey Connolly, Gail Darling, Frank Detterbeck, Daniel T. Dibaba, Xavier Benoît D’Journo, Jessica Donington, Wilfried Eberhardt, John Edwards, Jeremy Erasmus, Wentao Fang, Dean A. Fennell, Kwun M. Fong, Françoise Galateau-Sallé, Oliver Gautschi, Ritu R. Gill, Meredith Giuliani, Jin Mo Goo, Seiki Hasegawa, Fred R. Hirsch, Hans Hoffman, Wayne L. Hofstetter, James Huang, Philippe Joubert, Kemp H. Kernstine, Keith M. Kerr, Young Tae Kim, Hedy L. Kindler, Yolande Lievens, Hui Liu, Donald E. Low, Gustavo Lyons, Heber MacMahon, Alyson Mahar, Mirella Marino, Edith M. Marom, José-María Matilla, Jan P. van Meerbeeck, Luis M. Montuenga, Andrew G. Nicholson, Anna K. Nowak, Isabelle Opitz, Meinoshin Okumura, Raymond U. Osarogiagbon, Harvey I. Pass, Marc de Perrot, Helmut Prosch, David C. Rice, Andreas Rimner, Adam Rosenthal, Enrico Ruffini, Shuji Sakai, Paul Van Schil, Navneet Singh, Francisco Suárez, Ricardo Mingarini Terra, William D. Travis, Ming‐Sound Tsao, Paula A. Ugalde, Shun‐ichi Watanabe, Ignacio I. Wistuba, Murry W. Wynes, Yasushi Yatabe

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSun Yat-sen University Cancer CenterNational Cancer InstituteArthrex GmbHGenentechAIO-StudienUniversité Hassan II de CasablancaCentro de Investigación Biomédica en Red de CáncerTokyo Women's Medical UniversityShanghai Chest HospitalUniversitätsspital ZürichHyogo College of MedicineAstellas PharmaMedizinische Universität WienUniversidad de NavarraUniversiteit GentYale UniversityUniversity of TorontoSeoul National UniversityUniversitair Ziekenhuis GentInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalUniversität WienShionogiSun Yat-sen UniversityMount Sinai Health SystemImperial College LondonDalhousie UniversityAix-Marseille UniversitéUniversity of ChicagoInternational Association for the Study of Lung CancerUniversity of Texas Southwestern Medical CenterMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterSamsungUniversity of LeicesterBoehringer IngelheimOhio State UniversityUniversity of AberdeenPfizerYork UniversityUniversidade de São PauloAstraZenecaEli Lilly and CompanyTechnische Universität MünchenAnkara Universitesi
Mots-clésMedicineLung cancer stagingNinthLung cancerCancerOncologyMedical physicsInternal 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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,435 · 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'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

Citations131
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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