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Enregistrement W4407930482 · doi:10.1177/23523735251319185

Summary from the NCI clinical trials planning meeting on next generation of clinical trials in non-muscle invasive bladder cancer <sup/>

2025· review· en· W4407930482 sur OpenAlexaff
Andrea B. Apolo, Brian C. Baumann, Hikmat Al‐Ahmadie, Leslie Ballas, Rick Bangs, Kenneth Brothers, Stephanie Cooper Greenberg, Scott E. Delacroix, James J. Dignam, Jason A. Efstathiou, Adam S. Feldman, Jared C. Foster, Noah M. Hahn, Emma Hall, Donna E. Hansel, Jean Hoffman‐Censits, Ashish M. Kamat, Sophia C. Kamran, Francesca Khani, Seth P. Lerner, Robert R. Lipman, Bhupinder Mann, David J. McConkey, Tracy L. Rose, Angela B. Smith, Catherine M. Tangen, Abdul Tawab Amiri, Chana Weinstock, Pamela West, Matthew I. Milowsky, Peter C. Black

Notice bibliographique

RevueBladder Cancer · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésClinical trialBladder cancerMedicinePrioritizationMultidisciplinary approachTask forceGenitourinary systemCancerMedical physicsIntensive care medicineInternal medicineManagement scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Cancer Institute organized a virtual Clinical Trials Planning Meeting (CTPM) on 'Defining the next generation of clinical trials with combination therapies in non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC)' led by the Bladder Cancer Task Force of the NCI Genitourinary Cancers Steering Committee. The purpose of this meeting was to accelerate advances in clinical trials for patients with high-risk NMIBC. The meeting delivered a multidisciplinary expert consensus on optimal strategies for next-generation clinical trial designs in NMIBC with prioritization of combination therapies. Two clinical trial concepts were developed for potential implementation within the National Clinical Trials Network.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,575
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,013 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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