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Enregistrement W4392881191 · doi:10.1016/j.euros.2024.03.001

Corrigendum to “RPN (Radius, Position of tumour, iNvasion of renal sinus) Classification and Nephrometry Scoring System: An Internationally Developed Clinical Classification To Describe the Surgical Difficulty for Renal Masses for Which Robotic Partial Nephrectomy Is Planned” [Eur. Urol. Open Sci. 54 (2023) 33–42]

2024· erratum· en· W4392881191 sur OpenAlexaff
Dinesh Agarwal, Clancy Mulholland, Digsu N. Koye, Niranjan Sathianathen, Henry H. Yao, Philip Dundee, Daniel Moon, Marc A. Furrer, Christina Giudice, Wayland Wang, J. A. Simpson, Jamie Kearsley, Briony Norris, Henry Y.C. Pan, Alexandre Mottrie, Andrew Fuller, Angelo Mottaran, Ben Challacombe, Boon Kua, Charles Metcalfe, Christian Wagner, Deepak Dubey, Fernando Gómez Sancha, F. Bruyère, Gagan Gautam, Ginil Kumar Pooleri, Giorgio Bozzini, Howard Lau, Isaac Thyer, Jeremy Yuen‐Chun Teoh, Justin Vass, Justin Vivian, Kara McDermott, Mathew Winter, Narasimhan Ragavan, Nicholas Campbell, Nina N. Harke, Patrick O. Richard, Patrick Telöken, Peter Dekuyper, Peter Sutherland, Rajesh Ahlawat, Rajesh R. Nair, Richard Pemberton, Rick Catterwell, Robert J.A. Oomen, Robin Weston, Rudolf Moritz, Raghunath S. Krishnappa, Scott Leslie, Scott Van Appledorn, T.B. Yuvaraja, Thibault Meert, Thierry Dujardin, Tobias Gross, Tom Walton, William C. Huang, Yves Caumartin, Ashwin Agarwal, Nathan Lawrentschuk, Niall M. Corcoran

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2024
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyEurosPosition (finance)Renal sinusRadiologyKidneyInternal medicineHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[This corrects the article DOI: 10.1016/j.euros.2023.05.007.].

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,044

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,210 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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