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Enregistrement W3161379071 · doi:10.1093/neuonc/noab078

Reply to letter by Schwartz et al.

2021· letter· en· W3161379071 sur OpenAlexaff
Markus Kuksis, Yizhuo Gao, Alex Kiss, Katarzyna J. Jerzak

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoHealth Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyPsychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schwartz et al. highlight the fact that several potential sources of bias may exist when estimating the cumulative incidence of brain metastases and corresponding incidence rates among patients with metastatic breast cancer (MBC). While it would be ideal to obtain patient-level data from all 25 articles included in this systematic review and meta-analysis, such data are not publicly available and are not feasible to obtain for all studies that were published over a 20-year time period. In the absence of patient-level data, total person-time can be estimated as (number of persons at risk) × (mean duration of time at risk per person). However, given that only one of the included studies reported mean follow-up duration, the median follow-up time was utilized instead. It is possible that using the median follow-up time may have introduced bias into the calculations, but the extent of bias (if any) and the direction of such bias cannot be determined given limitations in available data. As Schwartz et al. have indicated, the median follow-up in the included studies ranged from 12 to 137 months. We agree that this is problematic. Given that the incidence of brain metastases increases over time, higher incidence rates are generally reported in studies with longer follow-up durations.1 In fact, this was the motivation to perform a meta-analysis, which synthesizes available data and “corrects” for variable follow-up durations by estimating an incidence rate per patient-year. We acknowledge that several studies within our meta-analysis included patients who had brain metastases at initial diagnosis of MBC, which contribute to the total incidence of brain metastases during a patient’s disease course. Accordingly, several clinical trials evaluating the possible utility of brain metastases screening include MRI-based imaging of the brain both at initial diagnosis of MBC and longitudinally. When possible, we removed patients who had brain-only disease at the time of their MBC diagnosis, since the screening of the central nervous system (CNS) would not apply to this patient population. In cases when the presence or absence of concomitant extracranial metastases was unclear, we consistently omitted patients with brain metastases at initial diagnosis from our analysis (as Schwartz et al. suggested would be ideal). We repeated our analyses only omitting patients who had brain-only disease at presentation (including those with brain metastases and uncertain extracranial disease). Apart from a small increase in incidence of brain metastases per patient-year in the triple-negative MBC population from 0.13 in our published analysis2 to 0.14, the results were unchanged. This is because very few patients were reported to have CNS metastases at baseline. In addition to adjustments for baseline brain metastases, we also removed treatment arms that do not reflect standard clinical practice, such as the combination of neratinib plus paclitaxel3 and prophylactic cranial irradiation.4 Hence, the numbers that we used in our meta-analysis often differed from those reported within individual studies because we made every effort to account for potential sources of bias in this study. No specific funding sources were used for this work. Conflict of interest statement. K.J.J. reports the following: • Speaker/advisor board/consultant for: Amgen, Apobiologix, Eli Lilly, Eisai, Genomic Health, Pfizer, Roche, Novartis, Purdue Pharma. • Research funding: Eli Lilly, AstraZeneca. Authorship statement. Generation and drafting of manuscript: K.J.J. Conception and design of experiment: M.K., Y.G., A.K., and K.J.J. Data collection: M.K. and K.J.J. Data analysis and interpretation: M.K., Y.G., A.K., and K.J.J. Manuscript revision and final approval: M.K., Y.G., A.K., and K.J.J.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0570,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,010

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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