MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393194691 · doi:10.1016/j.cgh.2024.01.034

Commentary: Liquid Biopsy for Average-Risk Colorectal Cancer Screening

2024· article· en· W4393194691 sur OpenAlexfundno aff
David A. Lieberman, Aasma Shaukat, Folasade P. May, John M. Carethers, Iris Lansdorp‐Vogelaar, Uri Ladabaum, Timothy R. Church, Anjelica Q. Davis, Chyke A. Doubeni, John M. Inadomi, Richard C. Wender, Pedro Nascimento de Lima, Rosita van den Puttelaar

Notice bibliographique

RevueClinical Gastroenterology and Hepatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryNational Cancer InstituteDepartment of Internal Medicine, University of UtahU.S. Public Health ServiceMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterUniversity of MinnesotaUniversity of California, Los AngelesNYU Grossman School of MedicineUniversity of California, San DiegoSchool of Medicine, Stanford UniversityGenentechMassachusetts General HospitalYork UniversityUniversity of PennsylvaniaMasonic Cancer Center, University of MinnesotaAmerican Gastroenterological AssociationOhio State UniversityU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineLiquid biopsyColorectal cancerOncologyBiopsyInternal medicineColonoscopyColorectal cancer screeningCancer

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0670,060
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,325 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueClinical Gastroenterology and HepatologyMême sujetColorectal Cancer Screening and DetectionTravaux en français237 207