Lack of Screening Programs for Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) in Canada: Barriers, Considerations, and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is the most commonly occurring pancreatic cancer, comprising 90% of the cases. The prognosis for the disease remains poor due to a lack of effective screening programs, specifically in Canada. Methods: A scoping search was conducted using Google Scholar and PubMed. Keywords were used to guide the search and filter the results based on relevance. Results: Our search resulted in a total of 891 articles, of which 72 were included in the final review, and key findings were extracted and synthesized. Findings included many factors related to existing screening programs globally, different components of successful screening programs, and barriers that exist to implementing these programs specifically in Canada. Discussion: This review is limited by the exclusion criteria, such as studies conducted before 2010, those written in languages other than English, and those that were not accessible through the Western University database. Conclusion: Screening programs for PDAC are needed in Canada in order to improve outcomes for patients suffering from the disease. Further research is needed to best create these programs and effectively diagnose early-stage PDAC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».