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Enregistrement W2147971460 · doi:10.1093/jnci/dji337

Reflections on Findings of the Cancer Outcomes Measurement Working Group: Moving to the Next Phase

2005· article· en· W2147971460 sur OpenAlexfundno aff
Carolyn Gotay, Joseph Lipscomb, Claire Snyder

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of California, Los AngelesSchool of Social Work, University of Southern CaliforniaMcMaster UniversityGeorgetown UniversityKaiser PermanenteUniversity of Southern CaliforniaMassachusetts General Hospital
Mots-clésComparabilityQuality of life (healthcare)MedicineContext (archaeology)Reliability (semiconductor)Survivorship curveCancerFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,307
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,369
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3070,369
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,016
Communication savante0,0210,032
Science ouverte0,0150,014
Intégrité de la recherche0,0670,106
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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