Resource stratified guidelines for cancer: Are they all the same? <scp>Interguideline</scp> concordance for systemic treatment recommendations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,191 | 0,568 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».