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Record W7103481548

Lignes directrices sur l’aiguillage des cas soupçonnés de cancer du poumon par un médecin de famille ou autre professionnel des soins primaires

2014· article· en· W7103481548 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePubMed Central · 2014
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicGlobal Cancer Incidence and Screening
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChildhood cancerCancerPrimary health care
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

OBJECTIF: Les présentes lignes directrices visent à aider les médecins de famille et autres généralistes à reconnaître les manifestations cliniques devant éveiller les soupçons quant à la présence d’un cancer du poumon chez les patients. COMPOSITION DU COMITÉ: Les membres du comité ont été choisis parmi les leaders régionaux en soins primaires du Réseau provincial des soins primaires et de la lutte contre le cancer d’Action Cancer Ontario et parmi les membres du Groupe sur le siège de la maladie, Cancer du poumon d’Action Cancer Ontario. MÉTHODES: Les présentes lignes directrices sont le fruit d’une revue systématique des données probantes, d’une synthèse des données et d’un examen externe formel effectué par des intervenants canadiens qui ont validé la pertinence des recommandations. RAPPORT: Ces lignes directrices fondées sur des données probantes ont été formulées pour améliorer la prise en charge en contexte canadien des patients qui présentent des manifestations cliniques du cancer du poumon. CONCLUSION: Le dépistage et l’aiguillage précoces des patients atteints de cancer du poumon pourraient en fin de compte aider à réduire les morbidités et mortalités liées au cancer. Ces lignes directrices pourraient aussi s’avérer utiles dans la mise sur pied de programmes de diagnostic du cancer du poumon et pour aider les décideurs à veiller à ce que les ressources appropriées soient en place.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.064
Threshold uncertainty score0.128

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.043
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2014
Admission routes1
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