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Enregistrement W7117573986 · doi:10.1080/14796694.2025.2610171

The first United Arab Emirates expert consensus recommendations for the diagnosis and management of early and advanced non-small cell lung cancer

2025· article· en· W7117573986 sur OpenAlexaff
Humaid Al Shamsi, Nadia Abdelwahed, Hassan Jaafar, Hassan Ghazal, Hampig Raphaël Kourié, Nabih Naim, Sonia Otsman, Nouri Bennini, Emad Dawoud, Diaeddine Trad, Deborah Mukherjee, Saeed Rafii, Dorai Ramanathan, Syed Hamad Tirmazy, Dalia M. Elshourbagy, Dina Hamza, Fathi Azribi, Maroun El Khoury, David C. Planchard, Solange Peters

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCancer Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerDelphi methodDelphiMEDLINECancerCornerstoneTreatment of lung cancerConsensus conference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is the first cause of mortality and the third most common cancer worldwide. In the United Arab Emirates (UAE), lung cancer ranks third in terms of cancer-related mortality and sixth in terms of incidence. In order to strengthen and to improve the management of this cancer in the UAE, a panel of 15 oncologist and pathologist experts in the field of lung cancer developed the first UAE consensus recommendations for the diagnosis and management of early and advanced lung cancer. A total of thirty-three, statements were drafted, discussed, and voted on, using a modified Delphi process. This consensus meeting acts as a cornerstone for the management of cancers in the UAE and highlights the importance of optimized, evidence-based, and patient-centered practices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
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