Recommended Guidelines for the Conduct and Evaluation of Prognostic Studies in Veterinary Oncology
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing need for more accurate prognostic and predictive markers in veterinary oncology because of an increasing number of treatment options, the increased financial costs associated with treatment, and the emotional stress experienced by owners in association with the disease and its treatment. Numerous studies have evaluated potential prognostic and predictive markers for veterinary neoplastic diseases, but there are no established guidelines or standards for the conduct and reporting of prognostic studies in veterinary medicine. This lack of standardization has made the evaluation and comparison of studies difficult. Most important, translating these results to clinical applications is problematic. To address this issue, the American College of Veterinary Pathologists' Oncology Committee organized an initiative to establish guidelines for the conduct and reporting of prognostic studies in veterinary oncology. The goal of this initiative is to increase the quality and standardization of veterinary prognostic studies to facilitate independent evaluation, validation, comparison, and implementation of study results. This article represents a consensus statement on the conduct and reporting of prognostic studies in veterinary oncology from veterinary pathologists and oncologists from around the world. These guidelines should be considered a recommendation based on the current state of knowledge in the field, and they will need to be continually reevaluated and revised as the field of veterinary oncology continues to progress. As mentioned, these guidelines were developed through an initiative of the American College of Veterinary Pathologists' Oncology Committee, and they have been reviewed and endorsed by the World Small Animal Veterinary Association.
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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 | 0,170 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,013 |
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 ».