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Enregistrement W4410573706 · doi:10.1016/j.euo.2025.04.010

Towards Defining Follow-up Strategies for Patients with Primary Intermediate-risk Non–muscle-invasive Bladder Cancer

2025· article· en· W4410573706 sur OpenAlexaff
Roberto Contieri, Alberto Martini, Irene Beijert, Laura S. Mertens, Anouk E. Hentschel, Johannes Bründl, Éva Compérat, Karin Plass, Oscar Rodríguez, José Daniel Subiela, Virginia Hernández, Enrique de la Peña, Isabel Alemany, Diana Turturica, Francesca Pisano, Francesco Soria, Otakar Čapoun, Lenka Bauerová, Michael Pešl, H.M. Bruins, Willemien Runneboom, Sonja Herdegen, Johannes Breyer, A. Brisuda, Ana Calatrava, J. Rubio‐Briones, Maximilian Seles, Sebastian Mannweiler, Judith Bosschieter, V.R.M. Kusuma, David Ashabere, Nicolai Huebner, Thomas Seisen, Francesco Claps, A. Masson-Lecomte, Fredrik Liedberg, Daniel L. Cohen, Luca Lunelli, Olivier Cussenot, Dimitrios Volanis, Jean‐François Côté, Morgan Rouprêt, Andrea Haitel, Shahrokh F Shariat, Hugh Mostafid, Jakko A. Nieuwenhuijzen, Richard Zigeuner, José L. Domínguez-Escrig, Jaromír Háček, Alexandre R. Zlotta, Maximilian Burger, Matthias Evert, Christina A. Hulsbergen‐van de Kaa, Antoine G. van der Heijden, Lambertus A. Kiemeney, Viktor Soukup, Luca Molinaro, Rodolfo Hurle, Marco Paciotti, Marco Moschini, Benjamin Pradère, Sisto Perdonà, Paolo Gontero, Carlos Llorente, Ferrán Algaba, Joan Palou, James N’Dow, María J. Ribal, Theodorus van der Kwast, Marko Babjuk, Richard Sylvester, Bas W.G. van Rhijn

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesEuropean Association of Urology
Mots-clésMedicineBladder cancerOncologyCancerInternal medicineIntensive care medicine

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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