American Joint Committee on Cancer acceptance criteria for inclusion of risk models for individualized prognosis in the practice of precision medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The American Joint Committee on Cancer (AJCC) has increasingly recognized the need for more personalized probabilistic predictions than those delivered by ordinal staging systems, particularly through the use of accurate risk models or calculators. However, judging the quality and acceptability of a risk model is complex. The AJCC Precision Medicine Core conducted a 2-day meeting to discuss characteristics necessary for a quality risk model in cancer patients. More specifically, the committee established inclusion and exclusion criteria necessary for a risk model to potentially be endorsed by the AJCC. This committee reviewed and discussed relevant literature before creating a checklist unique to this need of AJCC risk model endorsement. The committee identified 13 inclusion and 3 exclusion criteria for AJCC risk model endorsement in cancer. The emphasis centered on performance metrics, implementation clarity, and clinical relevance. The facilitation of personalized probabilistic predictions for cancer patients holds tremendous promise, and these criteria will hopefully greatly accelerate this process. Moreover, these criteria might be useful for a general audience when trying to judge the potential applicability of a published risk model in any clinical domain. CA Cancer J Clin 2016;66:370-374. © 2016 American Cancer Society.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle