A successful clinical pilot registry of four radiation oncology practices in Africa and Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Radiation Oncology practices can exhibit heterogeneities between and sometimes within institutions. Clinical registries with scope and detail could quantify consistency and distinctives that justify difference. Retrospective, isolated clinical audits are problematic, typically because not all data are captured in charts, while useful prospective clinical registries will have to be practical, efficient and accurate. We tested feasibility of a clinical registry at a critical time-point in the patient's clinical trajectory when treating physicians could have requisite data. DESIGN: This was a prospective and non-randomized observational study. Four centres used a 1-page form to acquire data during a 4-month period. Patients had curative breast, rectum or prostate cancers, or were palliative. Objectives were to demonstrate form completion and to delineate patterns of disease presentation and clinical practice. RESULTS: The 107 cases had 99% complete data, internally consistent within cases and centres. Similar practices were seen for 22 cases with curative rectal and prostate cancer, and 34 palliative cases, but of the 51 curative breast cancer cases those in Africa were with greater Stage, underwent more extensive surgery, were less likely to receive shorter radiation schedules, and were less exposed to Taxane-based chemotherapy regimens. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility for a simple clinical registry requiring minimal effort by participants. A real-time pan-African registry, operating continually or in regular waves, could provide important knowledge at little cost.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».