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Enregistrement W1977593131 · doi:10.1016/j.bbmt.2012.05.005

Poor Agreement between Clinician Response Ratings and Calculated Response Measures in Patients with Chronic Graft-versus-Host Disease

2012· article· en· W1977593131 sur OpenAlexaff
Jeanne Palmer, Stephanie J. Lee, Xiaoyu Chai, Barry E. Storer, Mary E.D. Flowers, Kirk R. Schultz, Yoshihiro Inamoto, Corey Cutler, Joseph Pidala, Mukta Arora, David A. Jacobsohn, Paul A. Carpenter, Steven Z. Pavletic, Paul J. Martin

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineKappaHost responseDiseaseCohen's kappaComplete responseInternal medicineStatisticsImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005, a National Institutes of Health consensus conference was held to refine methods for research in patients with chronic graft-versus-host disease, including proposed objective response measures and a provisional algorithm for calculating organ-specific and overall response. In this study, we used weighted kappa statistics to evaluate the level of agreement between clinician response ratings and calculated response categories in patients with chronic graft-versus-host disease. The study included 290 patients who had paired enrollment and follow-up visits. Based on a set of objective measures, 37% of the patients had an overall complete or partial response, whereas clinicians reported an overall complete or partial response rate of 71% (slight to fair agreement, weighted kappa 0.20). Agreement rates between calculated organ-specific responses and clinician-reported changes in skin, mouth, and eyes were fair to moderate (weighted kappa, 0.28-0.54). We conclude that for both overall and organ-specific comparisons, clinician response ratings did not agree well with calculated response categories. Possible reasons for this discrepancy include a high clinical sensitivity for detecting response, a clinical predisposition to recognize selective improvements as overall response, the large change in objective measures proposed to define response, and the high incidence of progressive disease based on new manifestations. Conclusions from prior literature reporting high overall response rates based on clinician judgment would not be supported if the provisional algorithm had been applied to calculate response. Our analysis also highlights the need to define an overall response measure that incorporates both patient-reported and objective measures and accurately reflects the outcome in patients with a mixed response in which one organ or site improves, whereas another shows new involvement.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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