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Enregistrement W2937086749 · doi:10.1097/mlr.0000000000001089

A PRO-cision Medicine Methods Toolkit to Address the Challenges of Personalizing Cancer Care Using Patient-Reported Outcomes

2019· article· en· W2937086749 sur OpenAlexaff
Claire Snyder, Michael Brundage, Yonaira M. Rivera, Albert W. Wu

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMEDLINEPersonalized medicinePrecision medicineMedicinePatient careMedical educationNursingBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients are increasingly being asked to complete standardized, validated questionnaires with regard to their symptoms, functioning, and well-being [ie, patient-reported outcomes (PROs)] as part of routine care. These PROs can be used to inform patients' care and management, which we refer to as "PRO-cision Medicine." For PRO-cision Medicine to be most effective, clinicians and patients need to be able to understand what the PRO scores mean and how to act on the PRO results. The papers in this supplement to Medical Care describe various methods that have been used to address these issues. Specifically, the supplement includes 14 papers: 6 describe different methods for interpreting PROs and 8 describe how different PRO systems have addressed interpreting PRO scores and/or acting on PRO results. As such, this "Methods Toolkit" can inform clinicians and researchers aiming to implement routine PRO reporting into clinical practice by providing methodological fundamentals and real-world examples to promote personalized patient care.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,338 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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