An evidence-based medicine model for rare and often neglected neoplastic conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The National Institutes of Health recommends strategies to obtain evidence for the treatment of rare conditions such as primary tumors of the spine (PTSs). These tumors have a low incidence and are pathologically heterogeneous, and treatment approaches are diverse. Appropriate evidence-based care is imperative. Failure to follow validated oncological principles may lead to unnecessary mortality and profound morbidity. This paper outlines a scientific model that provides significant evidence guiding the treatment of PTSs. METHODS: A four-stage approach was used: 1) planning: data from large-volume centers were reviewed to provide insight; 2) recruitment: centers were enrolled and provided the necessary infrastructure; 3) retrospective stage: existing medical records were reviewed and completed with survival data; and 4) prospective stage: prospective data collection has been implemented. The AOSpine Knowledge Forum Tumor designed six modules: demographic, clinical, diagnostic, therapeutic, local recurrence, survival, and perioperative morbidity data fields and provided funding. RESULTS: It took 18 months to implement Stages 1-3, while Stage 4 is ongoing. A total of 1495 tumor cases were captured and diagnosed as one of 18 PTS histotypes. In addition, a PTS biobank network has been created to link clinical data with tumor pathology and molecular analysis. CONCLUSIONS: This scientific model has not only aggregated a large amount of PTS data, but has also established an international collaborative network of spine oncology centers. Access to large volumes of data will generate further research to guide and enhance PTS clinical management. This model could be applied to other rare neoplastic conditions. Clinical trial registration no.: NCT01643174 (ClinicalTrials.gov).
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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 | 0,118 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».