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Enregistrement W4394328556 · doi:10.6084/m9.figshare.6216302

Supplementary Material for: Follow-Up for Resected Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Tumours: A Practice Survey of the Commonwealth Neuroendocrine Tumour Collaboration (CommNETS) and the North American Neuroendocrine Tumor Society (NANETS)

2018· dataset· en· W4394328556 sur OpenAlexaboutno aff
David Chan, Lesley Moody, Eva Segelov, David C. Metz, Jonathan Strosberg, Nick Pavlakis, Simron Singh

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthNeuroendocrine tumorsMedicineOncologyNeuroendocrine tumourInternal medicinePathologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: There is no consensus regarding optimal follow-up in resected gastroenteropancreatic neuroendocrine tumours (NETs). We aimed to perform a practice survey to ascertain follow-up patterns by health care practitioners and highlight areas of variation that may benefit from further quantitative research. Methods: A Web-based survey targeted at NET health care providers in Australia, New Zealand, Canada, and the USA was developed by a steering committee of medical oncologists and a research methodologist. Thirty-seven questions elicited information regarding adherence to guidelines, the influence of risk factors on follow-up, and the frequency and choice of modality in follow-up. Results: There were 163 respondents: 59 from Australia, 25 from New Zealand, 46 from Canada, and 33 from the USA (50% medical oncology, 23% surgery, 13% nuclear medicine, and 15% other). Thirty-eight percent of the respondents were “very familiar” with the NCCN NET guidelines, 33% with the ENETS guidelines, and 17% with the ESMO guidelines; however, only 15, 27, and 10%, respectively, found them “very useful”; 63% reported not using guidelines at their institution. The commonest investigations used were CT scans (66%) and chromogranin A (86%). The US respondents were more likely to follow patients up past 5 years, and the Australian respondents utilized more functional and less cross-sectional imaging. When poor prognostic factors were introduced, the respondents recommended more visits and tests. Conclusions: This large international survey highlights variation in current follow-up practices not well addressed by the current guidelines. More quantitative research is required to inform the development of evidence-based guidelines tailored to the pattern of recurrence in NETs.

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)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6350,108

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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