MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387652542 · doi:10.1016/j.annonc.2023.10.001

ESMO Guidance for Reporting Oncology real-World evidence (GROW)

2023· article· en· W4387652542 sur OpenAlexaff
Luís Castelo-Branco, Anna Pellat, Diogo Martins-Branco, Antonios Valachis, Jeroen W. G. Derksen, Karijn P.M. Suijkerbuijk, Urania Dafni, Tereza Dellaporta, Arndt Vogel, Arsela Prelaj, Rolf H. H. Groenwold, Henrique Martins, Rolf A. Stahel, Judith M. Bliss, Jakob Nikolas Kather, Nuria Ribelles, Francesco Perrone, Peter S Hall, Rodrigo Dienstmann, Christopher M. Booth, George Pentheroudakis, Suzette Delaloge, Miriam Koopman

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesFoundation MedicineGenentechGilead SciencesServierEuropean Society for Medical OncologyEisaiAstellas PharmaNordic Pharma GroupClovis OncologyNational Institute for Health and Care ResearchSirtex MedicalCancer Research UKSeagenCilagPuma BiotechnologyPfizerIncyteIpsenAstraZenecaAssociazione Italiana di Oncologia MedicaEuropean CommissionSanofiAmgenLes Laboratories Pierre FabreEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineReal world evidenceMultidisciplinary approachExpert opinionOncologyMedical educationInternal medicineIntensive care 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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,001

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 Opus0,858
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations210
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueAnnals of OncologyMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207