Global Consensus on Prognosis and Outcomes in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background and context: Prognosis in cancer implies a probability of an outcome, but many factors need consideration to address this: disease type and molecular characteristics, anatomic disease extent (i.e., stage), patient characteristics and comorbidities, and any intervention (treatment) applied. A number of these parameters should ideally be collected by cancer registries as part of an effective cancer control program to promote appropriate care and cancer program planning. The UICC TNM Prognostic Factors Project team has classified prognostic factors according to the context of host, tumor, and environment. These prognostic factors should also be considered within the time setting of a patient's disease (i.e., a specific treatment scenario) and according to what outcome is being predicted. This approach recognizes that there are many different outcomes in oncology, not just survival. These principles need to be understood to avoid confusion in interpreting data and outcomes research. Aim: Consensus is required to understand and support the multifaceted challenges of prognostication, including the means for estimating prognosis, support efforts to standardize recording of factors that effect outcomes, bring consistency in defining paradigms (settings/scenarios) within which to address outcomes, and examine mathematical digital/AI tools for decision support. Strategy/Tactics: In April 2018 the UICC TNM Prognostic Factors Project is holding a global consensus meeting involving key organizations involved in cancer prognosis and cancer registries to discuss these challenges. It will emphasize the value of prognosis in cancer, factors affecting prognosis relevant to the global cancer community, and the importance of outcomes and their applicability to “value based care.” Program/Policy process: It will emphasize the value of prognosis in cancer, factors affecting prognosis relevant to the global cancer community, and the importance of outcomes and their applicability to “value based care.” Outcomes: A commentary and more detailed paper outlining the purpose, results of the discussion, and next steps in implementation will be drafted following the consultation. What was learned: A summary of the consensus discussion and conclusion will be presented.
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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 | 0,120 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».