Abstract 96: When Canada is a Under-Resourced Country: Patient-Oriented Research on Optimizing Rational Decision-Making for Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To identify gaps between the ideal and current approaches to Non-Muscle Invasive Bladder Cancer (NMIBC) in Canada, and determine what should be done short- and long-term to address those gaps. Methods: Prompted by a patient diagnosed with NMIBC in July 2022, we first searched the global literature for the most-effective preventive, screening, diagnostic, and therapeutic approaches to NMIBC, and also examined sites such as Bladder Cancer Canada and professional societies’ sites for clinical recommendations. We next conducted written and oral interviews with urologists, researchers, primary care physicians, and manufacturers of related interventions to understand and synthesize the literature and determine the best clinical course of action. Results: Our approach produced prompt and free care, of quality ranging from poor to outstanding. It required substantial patient resilience and advocacy, much of which is likely easily remediable, some of which will require policy changes. Care quality gaps of particular concern that were identified included: Conclusion: Treatment of NMIBC in Canada is not currently provided in an optimized or rational fashion. Several improvements that are without meaningful associated cost have been identified that we conclude should be immediately implemented. Other interventions should be considered immediately by policymakers to reduce unnecessary morbidity, mortality, suffering, and other societal costs. Citation Format: Erica Frank. When Canada is a Under-Resourced Country: Patient-Oriented Research on Optimizing Rational Decision-Making for Bladder Cancer [abstract]. In: Proceedings of the 11th Annual Symposium on Global Cancer Research; Closing the Research-to-Implementation Gap; 2023 Apr 4-6. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2023;32(6_Suppl):Abstract nr 96.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».