Profile of Ovarian Cancer Patients Seeking Information from a Web-Based Decision Support Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited information available regarding the characteristics of patients who elect to gather and share information about their malignancy on the Internet. METHODS: Using a proprietary decision support program embedded into a number of established websites, individuals entered personal clinical data into disease site profilers designed to provide information about evidence-based treatment options, based on specific characteristics (e.g., stage of disease, prior therapy) provided by the patients. The aggregate data were evaluated to examine the characteristics of patients with gynecological cancer (with a focus on newly diagnosed and recurrent ovarian cancer) using such a tool. RESULTS: From early 2000 through November 2004, >15,000 patients with gynecological cancer have entered data into one of four profilers: newly diagnosed (n = 5604)/recurrent (n = 2803) ovarian, endometrial, and cervical cancers. Internal data consistency includes similar ages and general health histories of the ovarian and endometrial cancer populations and younger age of the cervical cancer patients. Whereas 90% of the women with ovarian cancer considered themselves to be in "good health," 64% of newly diagnosed vs. only 50% of recurrent disease patients declared their activity level was "normal." Of the recurrent patients, 32% stated they had undergone a secondary surgery. The overall aggressive management philosophy of the recurrent patients in this series is supported by the observation that 33% had received > or =4 prior chemotherapy regimens, 97% desired additional treatment, and 81% were interested in clinical trials. CONCLUSIONS: Women with ovarian cancer seeking assistance from web-based decision support programs may represent a subgroup with unique clinical features compared with the general patient 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 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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».