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Enregistrement W2059293100 · doi:10.1191/026921600701536192

Survival prediction in terminal cancer patients: a systematic review of the medical literature

2000· review· en· W2059293100 sur OpenAlexaff
Antonio Viganò, Marlene Dorgan, Jeanette Buckingham, Éduardo Bruera, María E. Suarez‐Almazor

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensGrey Nuns Community HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationCohortCancerMEDLINESample size determinationCohort studyInternal medicineIntensive care medicineStatisticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The clinical significance of studies on survival predictors in terminal cancer patients is hindered by both methodological limitations and the difficulty of finding common predictors for all final events in cancer related deaths. To evaluate the published medical literature concerned with the survival of patients with terminal cancer and identify potential prognostic factors, major electronic databases including MEDLINE (1966-), CANCERLIT (1983-) and EMBASE (1988-) were searched up to September 1999. Studies were included in our review if published in English, were cohort studies, addressed the identification of clinical prognostic factors for survival and looked at samples with median survival of < or = 3 months. Data extracted from selected papers included: sample size, median survival, type of study, sampling frame, cohort type, type of statistical analysis (univariate or multivariate), choice of models and underlying assumptions, predictors examined and their reported level of statistical significance. A total of 24 studies were found and reviewed. On the basis of these studies, performance status and the presence of cognitive failure, weight loss, dysphagia, anorexia and dyspnoea appear to be independent survival predictors in this population. Clinical estimation of survival by the treating physician appeared independently associated with survival but the magnitude of the association generally appeared small. Clinical predictions should be considered as one of many criteria, rather than as a unique criterion by which to choose therapeutic interventions or health care programmes for terminally ill cancer patients. The use of convenient samples as opposed to more representative inception cohorts, the inclusion of different variables in the statistical analyses and inappropriate statistical methods appear to be major limitations of the reviewed literature. Methodological improvements in the design and conduction of future studies may reduce the prognostic uncertainty in this population.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations297
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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