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Enregistrement W1656413649 · doi:10.5430/jbgc.v5n2p1

Evaluating agreement between solid tumor measurements used to assess response

2015· article· en· W1656413649 sur OpenAlexvenueno aff
Chaya S. Moskowitz, Mithat Gönen

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Graphics and Computing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésLimits of agreementMean differenceBland–Altman plotStatisticsSignificant differencePlot (graphics)Distribution (mathematics)MathematicsNuclear medicineMedicineMathematical analysisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To propose and demonstrate using Bland-Altman plots and Limits of Agreement based on the relative difference(RD) in solid tumor measurements to assess agreement. Methods: A modification to the Bland-Altman plot which involves replacing the difference plotted on the vertical axis withthe relative percent difference between two measurements of tumor burden is discussed. Quantifying tumor burden requiressumming skewed individual tumor measurements. This quantity is the same one used in assessing tumor response to therapeuticagents and is familiar to radiologists and clinicians working with cancer patients. The distribution of the relative difference isexplored and revised equations for the limits of agreement are presented. The methods are then applied to positron emissiontomography data studying two radiotracers. Results: The distribution of the relative difference is highly skewed and can be approximated by a negative shifted lognormaldistribution. The limits of agreement for the RD need to appropriately reflect this distribution. The standard equations for the95% limits of agreement assume the differences are approximately normally distributed and may not be appropriate for therelative difference. Conclusions: The modified Bland-Altman plot is based on a clinically meaningful quantity and provides a method for handlingdata with multiple lesions per patient.

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)0,117
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,256
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1170,256
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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