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Enregistrement W2911693902 · doi:10.1111/jep.13094

Does integration of Magee equations into routine clinical practice affect whether oncologists order the Oncotype DX test? A prospective randomized trial

2019· article· en· W2911693902 sur OpenAlexaff
Susan J. Robertson, Mohammed Ibrahim, Carol Stober, John Hilton, Zuzana Kos, Sasha Mazzarello, Tim Ramsay, Dean Fergusson, Lisa Vandermeer, Ranjeeta Mallick, Angel Arnaout, Susan Dent, Roanne Segal, Sandeep Sehdev, S. Gertler, Brian Hutton, Mark Clemons

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOttawa Public HealthOttawa HospitalCanadian Electricity AssociationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialInternal medicineBreast cancerGeneralized estimating equationOncologySystemic therapyChemotherapyClinical PracticeGynecologyCancerFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The three Magee Equations provide an estimate of the Oncotype DX recurrence score using commonly available clinicopathologic information (tumour size, grade, oestrogen receptor, progesterone receptor, HER2, and Ki67). We assessed whether integration of Magee Equations into routine clinical practice affected the frequency of Oncotype DX requests. METHODS: Patients with newly diagnosed, node negative, hormone receptor positive, and HER2 negative invasive breast cancer were randomized to undergo a Magee calculation or not. At the first clinic assessment, the oncologist was provided with all routinely available clinicopathologic information (including Ki67) either with or without the results of Magee Equations. Primary outcome was frequency of Oncotype DX ordering. Secondary outcomes included frequency of chemotherapy use, time to commencement of radiotherapy, or systemic therapy. Physician comfort with systemic therapy choices and the use of Ki67 and Magee Equations was also assessed. RESULTS: Data from 175 randomized patients was available, 84 patients (48%) with and 91 (52%) without calculated Magee Equations. Oncotype DX was ordered in 10 (12.05%) and 13 (14.44%) (RR 0.83, 0.39-1.80; P = 0.64) in the Magee and no Magee groups, respectively. There were no statistically or clinically significant differences between the randomized groups for any of the secondary outcomes. Availability of both Ki67 and Magee Equations was associated with increased physician comfort around systemic treatment decisions. CONCLUSIONS: In a practice where Ki67 is routinely available, addition of Magee Equations into routine clinic practice was not associated with a reduction in Oncotype DX use. Availability of both Ki67 and Magee Equations did however increase physician comfort with systemic therapy decisions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,442 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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