Leveraging the power of pooled data for cancer outcomes research
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
BACKGROUND: Clinical trials continue to be the gold standard for determining the efficacy of novel cancer treatments, but they may also expose participants to the potential risks of unpredictable or severe toxicities. The development of validated tools that better inform patients of the benefits and risks associated with clinical trial participation can facilitate the informed consent process. The design and validation of such instruments are strengthened when we leverage the power of pooled data analysis for cancer outcomes research. MAIN BODY: In a recent study published in the Journal of Clinical Oncology entitled "Determinants of early mortality among 37,568 patients with colon cancer who participated in 25 clinical trials from the adjuvant colon cancer endpoints database," using a large pooled analysis of over 30,000 study participants who were enrolled in clinical trials of adjuvant therapy for early-stage colon cancer, we developed and validated a nomogram depicting the predictors of early cancer mortality. This database of pooled individual-level data allowed for a comprehensive analysis of poor prognostic factors associated with early death; furthermore, it enabled the creation of a nomogram that was able to reliably capture and quantify the benefit-to-risk profile for patients who are considering clinical trial participation. This tool can facilitate treatment decision-making discussions. CONCLUSION: As China and other Asian countries continue to conduct oncology clinical trials, efforts to collate patient-level information from these studies into a large data repository should be strongly considered since pooled data can increase future capacity for cancer outcomes research, which, in turn, can enhance patient-physician discussions and optimize clinical care.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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