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Enregistrement W2972491302 · doi:10.3390/jcm8091455

Consensus-Derived Quality Performance Indicators for Neuroendocrine Tumour Care

2019· article· en· W2972491302 sur OpenAlexaffabout
Braden Woodhouse, Sharon Pattison, Eva Segelov, Simron Singh, Kate Parker, Grace Kong, W A Macdonald, David Wyld, Goswin Y. Meyer‐Rochow, Nick Pavlakis, Siobhan Conroy, Vallerie Gordon, Jonathan Koea, Nicole Kramer, Michael Michael, Kate Wakelin, Tehmina Asif, Dorothy S. Lo, Timothy Price, Ben Lawrence

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareSaskatchewan Cancer AgencyCancerCare ManitobaUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMinistry of Health, New ZealandNew Zealand Government
Mots-clésMedicineDocumentationDelphi methodMultidisciplinary approachStatement (logic)Neuroendocrine tumorsDelphiQuality (philosophy)Stage (stratigraphy)Family medicinePathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality performance indicators (QPIs) are used to monitor the delivery of cancer care. Neuroendocrine tumours (NETs) are a family of individually uncommon cancers that derive from neuroendocrine cells or their precursors, and can occur in most organs. There are currently no QPIs available for NETs and their heterogeneity makes QPI development difficult. CommNETs is a collaboration between NET clinicians, researchers and advocates in Canada, Australia and New Zealand. We created QPIs for NETs using a three-step consensus process. First, a multidisciplinary team used the nominal group technique to create candidates (n = 133) which were then curated into appropriateness statements (62 statements, 44 sub-statements). A two-stage modified RAND/UCLA Delphi consensus process was conducted: an online survey rated the statement appropriateness then the top-ranked statements (n = 20) were assessed in a face-to-face meeting. Finally, 10 QPIs met consensus criteria; documentation of primary site, proliferative index, differentiation, tumour board review, use of a structured pathology report, presence of distant metastasis, 5- and 10-year disease-free and overall survival. These NET QPIs will be trialed as a method to monitor and improve care for people with NETs and to facilitate international comparison.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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