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Enregistrement W4386607127 · doi:10.1016/j.jtho.2023.07.008

The International Association for the Study of Lung Cancer Thymic Epithelial Tumors Staging Project: An Overview of the Central Database Informing Revision of the Forthcoming (Ninth) Edition of the TNM Classification of Malignant Tumors

2023· review· en· W4386607127 sur OpenAlexafffund
Andreas Rimner, Enrico Ruffini, Vanessa Cilento, Emily Goren, Usman Ahmad, Sarit Appel, Andrea Billè, Souheil Boubia, Cecilia Brambilla, Ayten Cangır, Frank Detterbeck, Conrad Falkson, Wentao Fang, Pier Luigi Filosso, Giuseppe Giaccone, Nicolas Girard, Francesco Guerrera, James Huang, Maurizio Infante, Dong Kwan Kim, Marco Lucchi, Mirella Marino, Edith M. Marom, Andrew G. Nicholson, Meinoshin Okumura, Ramón Rami–Porta, Charles B. Simone, Hisao Asamura

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteYonsei University College of MedicineCollege of Medicine, Seoul National UniversityInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalShanghai Pulmonary HospitalSzegedi TudományegyetemTokyo Women's Medical UniversityShanghai Chest HospitalPeking UniversityUniversità di PisaChina Medical UniversityUniversiteit GentKU LeuvenQueen's UniversityAstellas PharmaSamsungYonsei UniversityEisaiHealth Science Center, University of TennesseeUniversitair Ziekenhuis GentSoochow UniversityUniversiteit AntwerpenSeoul National University HospitalFudan UniversityUniversität WienUniversidade de São PauloHyogo College of MedicineSungkyunkwan UniversityBristol-Myers SquibbSemmelweis EgyetemKanazawa UniversityTechnische Universität MünchenAnkara UniversitesiChugai PharmaceuticalComprehensive Cancer Center, City of HopeAix-Marseille UniversitéUniversity of TorontoImperial College LondonAstraZenecaUniversity of AberdeenInternational Association for the Study of Lung CancerMount Sinai Health SystemUniversity of ChicagoYale UniversityNSW Health PathologyHarvard UniversityMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterVarian Medical SystemsSeoul National UniversityAlexion PharmaceuticalsOhio State UniversityKindai UniversityUniversity of Texas Southwestern Medical CenterUniversità degli Studi di PadovaCentro de Investigación Biomédica en Red de CáncerMassachusetts General HospitalMerckUniversity of LeicesterUniversitätsspital ZürichMedizinische Universität WienYork UniversityUniversidad de NavarraUniversité Hassan II de CasablancaPostgraduate Institute of Medical Education and Research, ChandigarhBrigham and Women's HospitalPfizer
Mots-clésMedicineNinthLung cancer stagingLung cancerOncologyGeneral surgery

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeAutre devis
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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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