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Enregistrement W2102844159 · doi:10.1309/xa419q75f5d2tvjn

Information Content of Five Nomograms for Outcomes in Prostate Cancer

2007· article· en· W2102844159 sur OpenAlexaff
Tarek A. Bismar, Peter A. Humphrey, Robin T. Vollmer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomogramProstate cancerCancerMedicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we used 327 cases of localized prostate cancer to determine the information content provided by 5 popular nomograms for predicting outcomes in localized prostate cancer. All study patients underwent radical prostatectomy. For each case and each nomogram, we calculated the estimated probability of outcome, and, from this probability, we calculated the information content as 1-S, where S is the entropy. With this definition, information content is minimized at 0 and maximized at 1. We found that the average information content ranged from 0.16 for the Partin tables to 0.44 for the recent Kattan nomogram for 10-year disease-free survival. Furthermore, the Kattan 10-year nomogram provided information content greater than 0.5 for 50% of study cases, so that among these 5 nomograms, we judged its performance the best. Nevertheless, because even this nomogram provided less than 0.5 information content for 50% of our cases, we believe that it can be improved and that additional measurements or markers observed on the biopsy tissues are likely to produce better nomograms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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