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Enregistrement W2597850117 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.10528

Discordance of oncologic surgical classifications in COG studies.

2013· article· en· W2597850117 sur OpenAlexaff
Carol D. Morris, Lisa A. Teot, Mark L. Bernstein, Neyssa Marina, Mark Krailo, Doojduen Villaluna, Richard Görlick, R. Lor Randall

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCogSurgeryRadical surgeryResectionResection marginGeneral surgeryCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10528 Background: “Wide resection” (a cuff of normal tissue) versus “radical resection” (the entire compartment) indicate very distinct oncologic surgical procedures and hence potential margin status. Distinguishing between these two oncologic classifications is important for understanding oncologic outcomes. Methods: We examined the available data for COG AOST0331: A Randomized Trial of the European and American Osteosarcoma Study Group to Optimize Treatment Strategies for Resectable Osteosarcoma Based on Histological Response to Pre-Operative Chemotherapy. We reviewed the surgical and pathology reports of patients considered to have received a wide or radical resection according to the investigator at the patient’s institution. Results: In 956 patients, the overall discordance rate was 43%. Of those patients reported to have had a wide excision by the reporting institution, only 5% of patients were reclassified to radical resection. However, of those patients reported to have undergone radical resection, 75% were reclassified to wide. In the absence of this re-review of the data, 56% of the patients would have been reported to have had a radical resection when in fact only 17% met the criteria for true radical resection. The greater number of patient reclassified to wide from radical is likely indicative of the influence and limits of the CPT coding system currently used for billing by surgeons; only CPT codes for radical resection currently exist. Conclusions: These discrepancies complicate subsequent data analysis, particularly assessing predictors of local recurrence. While this reporting problem is not unique to COG studies, we aim to use this example to raise awareness among our colleagues about the importance of accurate data reporting. Providing better training to those individuals responsible for submitting data may decrease the incidence of erroneous data entry and is essential to the successful completion of study objectives.

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)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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