A Rapid Outcomes Ascertainment System Improves the Quality of Prognostic and Pharmacogenetic Outcomes from Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Case-control and observational studies are popular choices for evaluating molecular prognostic/pharmacogenetic outcomes, but data quality is rarely tested. Using clinical trial and epidemiologic methods, we assessed the quality of prognostic and outcomes data obtainable from a large case-control study of lung cancer. METHODS: We developed an explicit algorithm (set of standard operating procedures forming a rapid outcomes ascertainment system) that encompassed multiple tests of quality assurance, and quality of data for a range of prognostic and outcomes variables, in several cancers, across several centers and two countries were assessed. Based on these assessments, the algorithm was revised and physicians' clinical practice changed. We reevaluated the quality of outcomes after these revisions. RESULTS: Development of an algorithm with internal quality controls showed specific patterns of data collection errors, which were fixable. Although the major discrepancy rate in retrospective data collection was low (0.6%) when compared with external validated sources, complete data were found in <50% of patients for treatment response rate, toxicity, and documentation of patient palliative symptoms. Prospective data collection and changes to clinical practice led to significantly improved data quality. Complete data on response rate increased from 45% to 76% (P = 0.01, Fisher's exact test), for toxicity data, from 26% to 56% (P = 0.02), and for palliative symptoms, from 25% to 70% (P < 0.05), in one large lung cancer case-control study. CONCLUSIONS: Observational studies can be a useful source for studying molecular prognostic and pharmacogenetic outcomes. A rapid outcomes ascertainment system with strict ongoing quality control measures is an excellent means of monitoring key variables.
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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 | 0,422 | 0,607 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».