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Enregistrement W4396533614 · doi:10.3393/ac.2024.00059.0008

Colon cancer: the 2023 Korean clinical practice guidelines for diagnosis and treatment

2024· article· en· W4396533614 sur OpenAlexaff
Hyo Seon Ryu, Hyun Jung Kim, Woong Bae Ji, Byung Chang Kim, Sung Kyung Moon, Sung Il Kang, Han Deok Kwak, Eun Sun Kim, Chang Hyun Kim, Gyoung Tae Noh, Byung-Soo Park, Hyeung-min Park, Jeong Mo Bae, Jung Hoon Bae, Ni Eun Seo, Changhoon Song, Mi Sun Ahn, Jae Seon Eo, Young Chul Yoon, Joon‐Kee Yoon, Kyung Ha Lee, Kil‐yong Lee, Myung Su Lee, Sung Hak Lee, Ji Eun Lee, Han Hee Lee, Myong Hoon Ihn, Je‐Ho Jang, Sun Kyung Jeon, Kum Ju Chae, Dae Hee Pyo, Gi Won Ha, Kyung Su Han, Young Ki Hong, Chang Won Hong, Jung‐Myun Kwak

Notice bibliographique

RevueAnnals of Coloproctology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensCochrane
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical PracticeMedicineColorectal cancerCancerInternal medicineIntensive care medicineOncologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer is the third most common cancer in Korea and the third leading cause of death from cancer. Treatment outcomes for colon cancer are steadily improving due to national health screening programs with advances in diagnostic methods, surgical techniques, and therapeutic agents.. The Korea Colon Cancer Multidisciplinary (KCCM) Committee intends to provide professionals who treat colon cancer with the most up-to-date, evidence-based practice guidelines to improve outcomes and help them make decisions that reflect their patients' values and preferences. These guidelines have been established by consensus reached by the KCCM Guideline Committee based on a systematic literature review and evidence synthesis and by considering the national health insurance system in real clinical practice settings. Each recommendation is presented with a recommendation strength and level of evidence based on the consensus of the committee.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,011

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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,173 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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