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Enregistrement W7155589503

Consenso de recomendaciones para tamizaje del cáncer pulmonar en Chile

2024· other· es· W7155589503 sur OpenAlexaff
Francisco Suárez V., María Paz Saavedra V., Javier Roberti, Iris Boyeras, Mariana Seijo, Ana Paula Rodríguez, Claudio Silva F., Jaime Verdugo B., Felipe Sánchez T., Claudio Solé P., Rubén Valenzuela M., Alfredo Jalilie E., Ezequiel García-Elorrio

Notice bibliographique

RevueScientific Electronic Library Online (Scientific Electronic Library Online) · 2024
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Computed tomographyDecision process
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide, also in Chile, where the main risk factor is smoking. Early detection using low-dose computed tomography has been shown to reduce mortality from this cause, but there are still no formal screening recommendations in Chile. AIM: This initiative aimed to develop recommendations for lung cancer screening in Chile through an expert consensus process. METHODS: A mixed approach was used in this study. A literature review was conducted to identify recommendations. A group of 18 Chilean experts was selected to form the Delphi panel. The RAND/UCLA method and evidence-based decision-making criteria were used to guide the evaluation process. Three rounds of voting and one synchronous meeting were conducted. RESULTS: Following a literature review and expert evaluation, 25 recommendations relevant to lung cancer screening in Chile were selected. These recommendations cover the selection of the target population, the frequency and duration of the program, and the implementation and characteristics of the programs and the health institutions that would host them. CONCLUSIONS: Experts expressed concerns about the feasibility and acceptability of implementing screening programs in the local context, noting possible barriers, such as lack of awareness and costs. Local evidence needs to be generated to address the regional particularities and ensure the feasibility and effectiveness of lung cancer screening programs in Chile.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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