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Enregistrement W3196174409 · doi:10.1002/ijc.33764

Resource stratified guidelines for cancer: Are they all the same? <scp>Interguideline</scp> concordance for systemic treatment recommendations

2021· article· en· W3196174409 sur OpenAlexaff
Brooke E. Wilson, Mitchell J. Elliott, Sallie‐Anne Pearson, Eitan Amir, Michael Bartoň

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Breast Cancer Foundation
Mots-clésConcordanceMeta-analysisResource (disambiguation)MedicineStatisticsActuarial scienceComputer scienceInternal medicineMathematicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A number of organizations are producing resource stratified guidelines (RSGs) for cancer. Despite using similar definitions of resource levels, systemic treatment recommendations often differ between organizations. We systematically searched for RSGs focusing on solid tumors. We qualitatively compared the methods used to generate guidelines using the AGREE‐II appraisal tool. We extracted systemic treatment recommendations and assessed interguideline concordance using the Gwet AC1 coefficient, stratified by resource level, treatment setting and cancer type. We identified 69 RSGs cancer covering 15 solid tumors produced by four organizations. Despite using common resource‐level definitions (Basic, Core/Limited, Enhanced and Maximal), recommendations differed between organizations. Concordance for chemotherapy recommendations was poor in Basic (58.3%, Gwet 0.20), fair in Core (58.3%, Gwet 0.32) and excellent in Enhanced (92.4%, Gwet 0.92) and Maximal settings (95.4%, Gwet 0.95). Concordance rates for endocrine therapy were good in Basic (80% Gwet 0.61), and excellent in Core (90%, Gwet 0.87), Enhanced (90%, Gwet 0.89) and Maximal settings (90%, Gwet 0.89). There was moderate to excellent concordance in targeted therapy recommendations across all resource levels. Differences in recommendations appeared driven by different opinions among the chosen panel of experts regarding what is resource appropriate. Overall, we found that countries looking to base treatment and health‐policy on RSGs will find conflicting information depending on which guidelines are used, particularly for chemotherapy in Basic and Core settings. Improved transparency regarding the methods used to determine the value of a therapy for a given resource level is needed.

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)0,191
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,568
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1910,568
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,474
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,046 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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