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Enregistrement W4391930281 · doi:10.1097/cej.0000000000000874

The global gastric cancer consortium: an update from the Stomach cancer Pooling (StoP) project

2024· article· en· W4391930281 sur OpenAlexfundno aff
Claudio Pelucchi, Carlo La Vecchia, Rossella Bonzi, Eva Negri, Giovanni Corso, Stefania Boccia, Paolo Boffetta, M. Constanza Camargo, María Paula Curado, Nuno Lunet, Jesús Vioqué, Zuo‐Feng Zhang

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Prevention · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de LeónNational Institutes of Biomedical Innovation, Health and NutritionHellenic Health FoundationUniversità Cattolica del Sacro CuoreLatvijas UniversitateUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroStony Brook UniversityUniversity of GlasgowKarolinska InstitutetMinistero della SaluteHarbin Medical UniversityPeking UniversityUniversidade do PortoUniversity of LeedsUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineCancerFamily historyStomach cancerEnvironmental healthSocioeconomic statusStomachRed meatInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We updated to December 2023 the main findings of the stomach cancer pooling (StoP) project including about 13 000 cases and 31 000 controls from 29 case-control and 5 nested studies. The StoP project quantified more precisely than previously available the positive associations of tobacco smoking, high alcohol consumption, meat intake, selected occupations (e.g. agricultural and miners), gastric ulcer and family history with gastric cancer and the inverse associations with socioeconomic status and selected aspects of diet (fruits, including citrus fruits, vegetables, including allium and mushrooms, and polyphenols). No consistent associations were found with coffee, yoghurt and leisure-time physical activity, metformin or proton pump inhibitors use.

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)0,163
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,153
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1630,153
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0120,024
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0060,017
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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