Reflections on Findings of the Cancer Outcomes Measurement Working Group: Moving to the Next Phase
Notice bibliographique
Résumé
The Cancer Outcomes Measurement Working Group (COMWG) was a National Cancer Institute working group of 35 experts convened to examine the state of the science and identify future research priorities for outcomes assessment in cancer. The COMWG focused on three outcomes (health-related quality of life [HRQOL]), patient needs and satisfaction, and economic burden) in four cancers (breast, colorectal, lung, and prostate) across the continuum of care (prevention and screening, treatment, survivorship, and end of life). The majority of the research to date has focused on HRQOL assessment, which has been shown to be feasible in a research context, using questionnaires that meet established criteria for reliability and validity. The quality and quantity of HRQOL research has increased markedly in recent years, and additional methodological developments--particularly the application of item response theory to improve precision, efficiency, and comparability in measurement--hold considerable promise. Research is needed to develop and test predictive models of HRQOL and to establish the added value of including HRQOL assessment in clinical trials.
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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 | 0,307 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,021 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,067 | 0,106 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».