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Enregistrement W2163009493 · doi:10.1093/jnci/dju331

Use and Misuse of Waterfall Plots

2014· article· en· W2163009493 sur OpenAlexafffund
Tiffany Shao, Lisa Wang, Arnoud J. Templeton, Raymond Woo-Jun Jang, Francisco W. Vera-Badillo, Mairéad G. McNamara, M Margolis, Tae Kyoung Kim, Mehrdad Sinaei, Hassan Shoushtari, Ian F. Tannock

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoSusan G. Komen
Mots-clésWaterfallWaterfall modelMedicineStatisticsVariance (accounting)Nuclear medicineMedical physicsRadiologyMathematicsComputer scienceSoftwareCartographyGeographyAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: "Waterfall plots" are used to describe changes in tumor size observed in clinical studies. Here we assess criteria for generation of waterfall plots and the impact of measurement error in generating them. METHODS: We reviewed published waterfall plots to investigate variability in criteria used to define them. We then compared waterfall plots generated by different observers for 24 patients enrolled in a completed phase I study of solid tumors with available computed tomography (CT) scans. Tumor measurements were made independently from CT scans according to Response Evaluation Criteria in Solid Tumors 1.1 by four board-certified radiologists and four medical oncologists. Interobserver variability was quantified and compared with reference measurements reported for the phase 1 study. All statistical tests were two-sided. RESULTS: There was substantial variability in criteria used to generate published waterfall plots. In the internal study, the results were statistically significantly different between all eight readers (P = .01, variance = 197.1, SD = 14.0) and between the oncologists (P = .01, variance = 319.0, SD = 17.9), but not between the radiologists (P = .68, variance = 70.8, SD = 8.4). Different observers classified one to five patients as having a partial response and 12-19 patients as having stable disease. Similar variability in categorization of response was observed when these error rates were applied to published waterfall plots. CONCLUSION: Waterfall plots are subject to substantial variability in criteria used to define them and are influenced by measurement errors; they should be generated by trained radiologists. Caution should be exercised when interpreting results of waterfall plots in the context of 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)0,157
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,615
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1570,615
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,247 · 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
DomainePrésentation des résultats
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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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