MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2893234365 · doi:10.1200/jgo.18.76400

Global Consultation on Cancer Staging (GCCS): An International Survey Evaluating the Understanding and Use of the Cancer Stage Classification Terminology

2018· article· en· W2893234365 sur OpenAlexaff
Fábio Ynoe de Moraes, Shao Hui Huang, Brian O’Sullivan, Mary Gospodarowicz, James D. Brierley

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyMedicineStage (stratigraphy)CancerStatus quoLikert scaleFamily medicineInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The UICC TNM classification of malignant tumors is an internationally agreed standard to describe and categorizes cancer stage. It allows for collecting both clinical and pathologic TNM information where available. However, complex changes have emerged, such as an explosive growth in knowledge about cancer in particular regarding other prognostic factors for outcome resulting in confusion regarding the uniform taxonomy of cancer stage around the globe. Aim: To evaluate the understanding and use of the cancer stage classification terminology. Methods: The GCCS Staging Working Group (under the UICC TNM Committee) designed a survey to appreciate the current status quo in understanding and application of TNM classification terminology on cancer within common users of TNM classification. An online survey was developed and piloted within 10 TNM users. The survey was refined for clarification of language and content. The finalized survey was sent to common TNM users across the world. The survey comprised 35 question using Likert Scale on 4 critical domains. A reminder was sent after 2 weeks of initial e-mail for online survey. The final responses were summarized using descriptive analysis method. Results: A total of 376 surveys invites were sent and 136 (36.2%) full replies received. From 136 responders, age (half < 56 years old) and gender was balanced. North America and Europe were the most commonly represented regions. About 65% were clinician and 40% reported to work in academic centers. Reporting on the study aims: (1) more than 80% very frequently use TNM information to determine a patient prognosis and/or treatment, (2) 85% state that anatomic disease extent should be reported separately from other factors and only half of the responders believe that use of TNM staging terminology is consistent or uniform. In addition, 81% agree that tumor markers have been shown to provide valid additional impact (in addition to extent of disease) on prognosis. However, the majority (55% overall or 70% if clinicians only) don't believe that an overarching framework for classifying genetic makers is available. Finally, there was no consensus on how anatomic extent of disease and other prognostic factors should be combined. Conclusion: Our results show that majority use TNM information to determine prognosis and treatment and that anatomic extent of disease should remain reported separately. Tumor markers have been shown to provide valid additional impact on prognosis. However, there is no consensus on how anatomic extent of disease and other prognostic factors should be combined. In addition, 50% believe that the application of the TNM staging terminology is not consistent or uniform in the literature.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global OncologyMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207