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Enregistrement W4392171034 · doi:10.1093/bjs/znae035

Management of malignant ureteric obstruction with ureteric stenting or percutaneous nephrostomy

2024· article· en· W4392171034 sur OpenAlexfundno aff
James P. Blackmur, O Llewellyn, Alexander Laird, Seamus Teahan, Roger McLennan, S. Alan McNeill, Paramananthan Mariappan, Lynne M. Kerr, J J Aning, Neil J. Young, A. Marzoug, David A. Hamilton, Alexander Ng, Leanne Drummond, Peter Holt, Je Song Shin, Anna Carrera, Xiang Wei Jonathan Lee, Judy Anderson, Benard P. Dreyer, Janani Krishnan, F. C. Rodger, Jitendra Singh, Charles McCollum, C Zycinski, G.M. Nandwani, Ghulam Nabi, J Brush, John Taylor, Julian Keanie, Paraskeve Granitsiotis, Linda F. Hayward, Duncan B. McLaren, Amy Law, S.G. Kata, B.G. Thomas, Feras Al Jaafari

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsMedical Research CouncilChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateUniversity of EdinburghRoyal College of RadiologistsBritish Society of Interventional radiologyCancer Research UK
Mots-clésMedicinePercutaneous nephrostomyIntervention (counseling)Kidney diseaseRenal functionStentPercutaneousUrologySurgeryInternal medicineIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lay summary Malignant ureteric obstruction (MUO) is frequently encountered in patients with advanced cancers. In the largest study to date, assessing 852 patients from across Scotland, the authors demonstrated the presence of MUO as a marker of advanced disease across cancer types, with poor survival for many patients, even with intervention. There is uncertainty in optimal management of this condition, with marked differences in management between hospitals. Treatment to relieve the obstruction does not guarantee either improvement in kidney function or progression to further oncological treatment. The authors have developed a prognostic tool to estimate outcomes after intervention for MUO, and advocate its use for clinicians along with other data presented for patient counselling.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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