Use and Misuse of Waterfall Plots
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,157 | 0,615 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».