Discordance of oncologic surgical classifications in COG studies.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».