Notice bibliographique
Résumé
Importance of Formal Neurocognitive Testing Since the early 1990s it has been recognized that the “net clinical benefit” of a therapy includes not only traditional survival endpoints but also benefits in terms of symptoms and quality-of-life endpoints (O'Shaughnessy et al ., 1991). With increasing awareness that it is often inadequate to measure survival without consideration of the “quality” of that survival, there has been a call to develop and include neurocognitive and patient-reported outcome (PRO) measures into modern trial design. Members of the Food and Drug Administration (FDA), National Cancer Institute (NCI), American Association for Cancer Research (AACR), and American Society of Clinical Oncology (ASCO) met in 2006 to discuss endpoints for drug registration trials in primary brain cancer. The recommendations generated from this meeting were provided for the Oncology Drug Advisory Committee's (ODAC) consideration and included a composite progression endpoint in which radiographical, neurocognitive, neurological, and PRO are jointly considered (http://www.fda.gov/cder/drug/cancer_endpoints/brain_summary.pdf; accessed 10 April, 2008). The FDA has recently opined that a therapeutic agent may be approvable if preservation of neurocognitive function can be demonstrated even if survival endpoints are equivalent (minutes of an end-of-phase-II meeting regarding a novel radiation sensitizing agent, October 21, 1998). Impaired neurocognitive functioning occurs in the majority of patients with central nervous system (CNS) tumors and has been shown to be impaired by cancer therapies for tumors arising outside the brain (Meyers et al ., 1995; Wefel et al ., 2004b).
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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 | 0,037 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,008 |
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 ».