Challenging the 10-year rule: The accuracy of patient life expectancy predictions by physicians in relation to prostate cancer management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: : We assess physicians' ability to accurately predict life expectancies. In prostate cancer this prediction is especially important as it affects screening decisions. No previous studies have examined accuracy in the context of real cases and concrete end points. METHODS: : Seven clinical scenarios were summarized from charts of deceased patients. We recruited 100 medical professionals to review these scenarios and estimate each patient's life expectancy. Responses were analyzed with respect to the patients' actual survival end points, then stratified based on the demographic information provided. RESULTS: : Respondent factors, such as sex, level of training, location of work or specialty, made no significant difference on prediction accuracy. Furthermore, respondents were typically pessimistic in their estimations with a negative linear trend between estimated life expectancy and actual survival. Overall, respondents were within 1 year of actual life expectancy only 15.9% of the time; on average, respondents were 67.4% inaccurate in relation to actual survival. If framed in terms of correctly identifying which patients would live more than or less than 10 years (dichotomous accuracy), physicians were correct 68.3% of the time. CONCLUSIONS: : Physicians do poorly at predicting life expectancy and tend to underestimate how long patients have left to live. This overall inaccuracy raises the question of whether physicians should refine screening and treatment criteria, find a better proxy or dispose of the criteria altogether.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».