A comparison of the modified Tokuhashi and Tomita scores in determining prognosis for patients afflicted with spinal metastasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prognosis of patients with spinal metastasis is not very promising and hard to predict. It is for this reason that scoring systems, such as the modified Tokuhashi and Tomita scores, have been created. We sought to determine the effectiveness of these scores in predicting patient survival. METHODS: We retrospectively reviewed the data of all patients treated for spinal metastasis between March 2003 and March 2012 in our centre. We computed the Tokuhashi and Tomita scores and compared them with documented patient survival. The 2 scores were also compared with one another. RESULTS: We identified 128 patients with spinal metastasis. The average survival of patients with predicted poor, average and good prognosis was 5, 17 and 25 months, respectively for the modified Tokuhashi score and 3, 16 and 19 months, respectively, for the Tomita score. Poor, average and good prognosis predictions differed significantly from one another for all 3 categories for the Tokuhashi score (all p < 0.05). There was no significant difference in the moderate and good prognoses for the Tomita score (p = 0.15). When comparing both scores, we obtained a weighted κ of 0.4489 (standard deviation 0.0568, 95% confidence interval 0.3376-0.5602), demonstrating moderate agreement between scores. CONCLUSION: Both scores have merit for use in a clinical setting and can be used as tools to help determine treatment choice. The modified Tokuhashi score had better accuracy in determining actual survival.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».