Predicting survival of patients treated with palliative radiotherapy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinician predicted survival (CPS) is a crucial part of palliative care but is often found to be inaccurate with most clinicians providing overestimates of survival, potentially leading to suboptimal care. The present paper reviews the literature on CPS in patients receiving palliative radiotherapy and assesses the accuracy of clinician generated survival estimates.Method: A search of Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, and Ovid MEDLINE was conducted on 2 February 2018 to identify English articles analyzing the accuracy of CPS in cancer patients receiving palliative radiotherapy.Results: Seven studies were included in this review. Survival was overestimated on average, with overestimates ranging from +22.8 to +167.3 days. One study reported average underestimates of survival. No significant differences in accuracy were seen between disciplines. There was no correlation between years of experience and accuracy of CPS.Expert commentary: The incorporation of accurate CPS into treatment and family-related decisions can improve quality of life of palliative radiotherapy patients. Research is needed on survival estimates informed by prognostic tools, validation of prognostic tools specific to palliative settings, and the effects of CPS on dose fractionation and other treatment decisions.
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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 | 0,007 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».