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Enregistrement W4386390808 · doi:10.1002/alr.23262

International Consensus Statement on Allergy and Rhinology: Sinonasal Tumors

2023· review· en· W4386390808 sur OpenAlexaff
Edward C. Kuan, Eric W. Wang, Nithin D. Adappa, Daniel M. Beswick, Nyall R. London, Shirley Y. Su, Marilene B. Wang, Waleed M. Abuzeid, Borislav A. Alexiev, Jeremiah A. Alt, Paolo Antognoni, Michelle Alonso‐Basanta, Pete S. Batra, Mihir K. Bhayani, Diana Bell, Manuel Bernal‐Sprekelsen, Christian Betz, Jean‐Yves Blay, Benjamin S. Bleier, Juliana Bonilla‐Velez, Claudio Callejas, Ricardo L. Carrau, Roy R. Casiano, Paolo Castelnuovo, Rakesh K. Chandra, Vasileios Chatzinakis, Simon Chen, Alexander G. Chiu, Garret Choby, Naweed I. Chowdhury, Martin J. Citardi, Marc A. Cohen, Roi Dagan, Gianluca Dalfino, Iacopo Dallan, Camila Dassi, John R. de Almeida, Angelo Paolo Dei Tos, John M. DelGaudio, Charles S. Ebert, Ivan H. El‐Sayed, Jean Anderson Eloy, James J. Evans, Christina H. Fang, Nyssa Fox Farrell, Marco Ferrari, Nancy J. Fischbein, Adam J. Folbe, Wytske J. Fokkens, Meha G. Fox, Valerie J. Lund, Gary L. Gallia, Paul A. Gardner, Mathew Geltzeiler, Christos Georgalas, Anne E. Getz, Satish Govindaraj, Stacey T. Gray, Jessica W. Grayson, Bradley A. Gross, Jordon G. Grube, Ruifeng Guo, Patrick K. Ha, Ashleigh A. Halderman, Richard J. Harvey, Stephen Hernandez, Adam L. Holtzman, Claire Hopkins, Zhigang Huang, Zhenxiao Huang, Ian M. Humphreys, Peter H. Hwang, Alfred Marc Iloreta, Masaru Ishii, Michael E. Ivan, Aria Jafari, David W. Kennedy, Mohemmed Khan, Adam J. Kimple, Todd T. Kingdom, Anna Knisely, Ying‐Ju Kuo, Devyani Lal, Eric Lamarre, Ming‐Ying Lan, Hien Le, Matt Lechner, Nancy Y. Lee, Jivianne K. Lee, Victor Lee, Corinna G. Levine, Jin‐Ching Lin, Derrick T. Lin, Brian C. Lobo, Tran B. Locke, Amber Luong, Kelly R. Magliocca, Svetomir N. Markovic, G. Matnjani, Erin L. McKean, Cem Meço, William M. Mendenhall, Loren S. Michel, Shorook Na'ara, Piero Nicolai, Daniel W. Nuss, Gurston Nyquist, Gretchen M. Oakley, Kazuhiro Omura, Richard R. Orlandi, Nobuyoshi Otori, Peter Papagiannopoulos, Zara M. Patel, David G. Pfister, Jack Phan, Alkis J. Psaltis, Mindy Rabinowitz, Murugappan Ramanathan, Ryan Rimmer, Marc Rosen, Olabisi Sanusi, Zoukaa Sargi, Philippe Schafhausen, Rodney J. Schlosser, Ahmad R. Sedaghat, Brent A. Senior, Raj Shrivastava, Raj Sindwani, Timothy L. Smith, Kristine A. Smith, Carl H. Snyderman, C. Arturo Solares, Satyan B. Sreenath, Aldo Cassol Stamm, Katharina Stölzel, Baran D. Sumer, Pavol Šurda, Bobby A. Tajudeen, Lester D.�R. Thompson, Brian D. Thorp, Charles C. L. Tong, Raymond K. Tsang, Justin H. Turner, Mario Turri‐Zanoni, Aaron M. Udager, Thibaut Van Zele, Kyle K. VanKoevering, Kevin C. Welch, Sarah K. Wise, Ian Witterick, Tae‐Bin Won, Stéphanie Wong, Bradford A. Woodworth, Peter‐John Wormald, William C. Yao, Chien‐Fu Yeh, Bing Zhou, James N. Palmer

Notice bibliographique

RevueInternational Forum of Allergy & Rhinology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMedicineRhinologyStatement (logic)DermatologyAllergyMEDLINEOtorhinolaryngologyImmunologySurgeryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sinonasal neoplasms, whether benign and malignant, pose a significant challenge to clinicians and represent a model area for multidisciplinary collaboration in order to optimize patient care. The International Consensus Statement on Allergy and Rhinology: Sinonasal Tumors (ICSNT) aims to summarize the best available evidence and presents 48 thematic and histopathology-based topics spanning the field. METHODS: In accordance with prior International Consensus Statement on Allergy and Rhinology documents, ICSNT assigned each topic as an Evidence-Based Review with Recommendations, Evidence-Based Review, and Literature Review based on the level of evidence. An international group of multidisciplinary author teams were assembled for the topic reviews using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses format, and completed sections underwent a thorough and iterative consensus-building process. The final document underwent rigorous synthesis and review prior to publication. RESULTS: The ICSNT document consists of four major sections: general principles, benign neoplasms and lesions, malignant neoplasms, and quality of life and surveillance. It covers 48 conceptual and/or histopathology-based topics relevant to sinonasal neoplasms and masses. Topics with a high level of evidence provided specific recommendations, while other areas summarized the current state of evidence. A final section highlights research opportunities and future directions, contributing to advancing knowledge and community intervention. CONCLUSION: As an embodiment of the multidisciplinary and collaborative model of care in sinonasal neoplasms and masses, ICSNT was designed as a comprehensive, international, and multidisciplinary collaborative endeavor. Its primary objective is to summarize the existing evidence in the field of sinonasal neoplasms and masses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0090,009
Intégrité de la recherche0,0130,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,012

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations126
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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