CLOVIZ: Clinical outcomes visualization of IMDC criteria in metastatic renal cell carcinoma for patient-centered decision making.
Notice bibliographique
Résumé
527 Background: The International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database (IMDC) Criteria (Heng Criteria) is a validated risk prediction tool for patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC). It provides valuable prognostic data but clinical application can be challenging due to limited available tools. We created an interactive visualization to facilitate clinical application of IMDC Criteria. Methods: A multi-institutional cohort of 436 patients with mRCC was used to create an interactive visualization depicting IMDC Criteria at the patient level. Usability testing was performed with non-medical lay-users and medical oncology fellows. Subjects used the tool to calculate median survival times based on IMDC Criteria in six increasingly complex clinical scenarios. Confidence using the tool was surveyed and measured along a 5-point Likert scale. Results: The interactive visualization is available at http://faculty.washington.edu/odisho . 400 lay-users and 15 medical oncology fellows completed clinical scenarios and surveys. Overall, lay-users were able to obtain the exact correct answer in 48% of scenarios, compared to 60% of medical oncology fellows. The proportion of exact correct answers decreased with increasing task complexity, but the proportion of answers within 25% of the expected answer remained stable at 68-78% for lay-users and 73-93% for medical oncology fellows. When surveying usability, 65% of lay-users felt it was easy to use, compared to 80% of fellows, and 83%-87% felt it became intuitive with increasing use. Among lay-users, 69-77% were confident selecting lab values and drugs, compared to 87-93% of medical oncology fellows. 75% of lay-users felt it helped them better understand survival in mRCC. 68% of lay-users wanted to use a similar tool with their doctor, while 87% of medical oncologists wanted to use this with patients, and 93% wanted to incorporate it into their clinical practice in some way. Conclusions: A graphical method of interacting with a validated nomogram for mRCC outcomes provides real-time individual level data that can be used by untrained nonmedical users and medical oncologists, with potential for use in the clinic setting.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».