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Enregistrement W2947004267 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.5549

How long have we got? The accuracy of physicians’ estimates and scenarios for survival time in 898 women with recurrent ovarian cancer (ROC).

2019· article· en· W2947004267 sur OpenAlexaff
Felicia Roncolato, Rachel O’Connell, Florence Joly, Anne Lanceley, Felix Hilpert, Aikou Okamoto, Eriko Aotani, Sandro Pignata, Paul Donnellan, Amit M. Oza, Elisabeth Åvall‐Lundqvist, Jonathan S. Berek, Jalid Sehouli, Jonathan A. Ledermann, Dominique Berton-Rigaud, Belinda E. Kiely, Michael Friedländer, Martin R. Stockler

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProportional hazards modelProspective cohort studyInternal medicineCohortOvarian cancerCancerReceiver operating characteristicOncologyGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5549 Background: Predicting, formulating, and communicating prognosis in women with ROC is difficult. Best-case, worst-case, and typical scenarios for survival time based on simple multiples of an individual’s expected survival time (EST) estimated by their oncologist have proven accurate and useful in a range of advanced cancers. We sought the accuracy and prognostic significance of such estimates in the GCIG Symptom Benefit Study: a multinational, prospective cohort study of women with ROC (platinum resistant and potentially platinum sensitive ROC who have had more than 2 lines of chemotherapy). Methods: Oncologists estimated EST at baseline for each woman they recruited to the GCIG Symptom Benefit Study in 11 countries. We hypothesised a priori that oncologists’ estimates of EST would be unbiased (equal proportions [approximately 50%] of women living longer versus shorter than their EST), imprecise ( < 33% living within 0.75 to 1.33 times their EST), and provide accurate scenarios for survival time (approximately 10% dying within ¼ of their EST, 10% living longer than 3 times their EST, and 50% living from half to double their EST). We also hypothesised that oncologists’ estimates of EST would be independently significant predictors of survival in a multivariable Cox model adjusting for prognostic factors established in previous studies. Results: Oncologists’ individualised estimates of EST in 898 women with ROC were unbiased (55% of women lived longer than their EST) and imprecise (23% lived within 0.75 to 1.33 times their EST). Scenarios for survival time based on oncologists’ estimates of EST were remarkably accurate: 7% of women died within ¼ of their EST, 13% lived longer than 3 times their EST, and 53% lived from half to double their EST. The median EST was 12 months (range 3-70), and median observed was 12.7 months. Oncologists’ estimates of EST were independently significant predictors of overall survival (HR 0.96, CI 0.94-0.98, p < 0.0001) in Cox models accounting for previously established prognostic factors. Conclusions: Oncologists’ estimates of EST were unbiased, imprecise, and independently significant predictors of survival time. Best-case, worst-case and typical scenarios based on simple multiples of EST were remarkably accurate, and provide a useful approach for predicting, formulating, and explaining prognosis in women with recurrent ovarian cancer. Clinical trial information: ACTRN: 12607000603415.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,350 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
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