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Enregistrement W6907859629 · doi:10.25384/sage.c.6731508.v1

Canadian association of Radiologists Practice Guidlines for Computed Tomography Colonography

2023· other· en· W6907859629 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical and Religious Studies of Rome
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineColonoscopyColorectal cancerVirtual colonoscopyModality (human–computer interaction)Computed tomographyMalignancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colon cancer is the third most common malignancy in Canada. Computed tomography colonography (CTC) provides a creditable and validated option for colon screening and assessment of known pathology in patients for whom conventional colonoscopy is contraindicated or where patients self-select to use imaging as their primary modality for initial colonic assessment. This updated guideline aims to provide a toolkit for both experienced imagers (and technologists) and for those considering launching this examination in their practice. There is guidance for reporting, optimal exam preparation, tips for problem solving to attain high quality examinations in challenging scenarios as well as suggestions for ongoing maintenance of competence. We also provide insight into the role of artificial intelligence and the utility of CTC in tumour staging of colorectal cancer. The appendices provide more detailed guidance into bowel preparation and reporting templates as well as useful information on polyp stratification and management strategies. Reading this guideline should equip the reader with the knowledge base to perform colonography but also provide an unbiased overview of its role in colon screening compared with other screening options.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,070

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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