Clinicians are poor raters of life‐expectancy before radical prostatectomy or definitive radiotherapy for localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the accuracy of predicting life-expectancy (LE) among 19 raters, as the accurate prediction of LE in candidates for definitive therapy for localized prostate cancer is crucial, and little is known of the ability of clinicians to predict LE. SUBJECTS AND METHODS: We randomly selected the case-vignettes of 50 patients treated with either radical prostatectomy (RP, 25) or external beam radiotherapy (EBRT, 25) for prostate cancer, and who either survived for > 10 years or died earlier with no evidence of disease relapse. The median age at treatment was 67 years and the median Charlson Comorbidity Index (CCI) was 2. The raters consisted of urology staff (six), urology residents (10) and medical students (three). The case-vignettes included patient age, comorbidities and CCI score, and raters were asked to predict the survival at 10 years (yes vs no), assuming no disease relapse. RESULTS: Of the 50 cases, 20 (40%) did not survive for > 10 years; clinicians estimated a mean (range) of 23 (10-35) deaths before 10 years. The mean (95% confidence interval) overall predictive accuracy (0.5 = chance, 1.0 = perfect prediction) of LE predictions was 0.68 (0.64-0.71). Individual accuracy ranged from 0.52 (staff) to 0.78 (staff). There were no important differences among the rater groups (residents 0.69 vs staff 0.67 vs medical students 0.67). CONCLUSIONS: Clinicians are relatively poor at predicting LE; tools to predict LE might be able to improve clinicians' performance in this important part of decision-making about prostate cancer treatment. It remains to be determined whether this limitation exclusively applies to prostate cancer or also to other malignancies.
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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 | 0,010 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».