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Enregistrement W2518348989 · doi:10.12968/ijpn.2016.22.8.380

Clinical prediction survival of advanced cancer patients by palliative care: a multi-site study

2016· article· en· W2518348989 sur OpenAlexaff
Vincent Thai, Sunita Ghosh, Yoko Tarumi, Gary Wolch, Konrad Fassbender, Francis Lau, Ingrid DeKock, Mehrnoush Mirosseini, Hue Quan, Ju Yang, Patrick Mayo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Palliative Nursing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensTranslational Research in OncologyGrey Nuns Community HospitalCovenant HealthRoyal Alexandra HospitalUniversity of VictoriaUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careCancerIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study examined (1) accuracy of clinician prediction of survival (CPS) by palliative practitioners on first assessment with the use of standardised palliative tools, (2) factors affecting accuracy, (3) potential impact on clinical care. METHODS: A multi-site prospective study (n=1530) was used. CPS was divided into four time periods (<=2wks, >2 to 6wks, >6 to 12wks and >12wks). Multivariate analysis was assessed on six predictor variables. RESULTS: Overall, median survival of the sample was only 5 weeks. CPS category was accurate only 38.6% of the time, with 44.6% patients dying before the predicted time period. Of six candidate variables, on multivariate analysis only (i) the clinical time periods themselves and (ii) Palliative Performance Scale <=50 predicted for prognostic accuracy. CONCLUSION: CPS, even by palliative practitioners, remains overly optimistic with the existence of the horizon effect. This raises the question in that these individuals may have been potentially overtreated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,372 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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