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Enregistrement W4210483312 · doi:10.1111/jep.13652

Improving providers' survival estimates and selection of prognosis‐ and guidelines‐appropriate treatment for patients with symptomatic bone metastases: Development of the Bone Metastases Ensemble Trees for Survival Decision Support Platform

2022· review· en· W4210483312 sur OpenAlexaboutno aff
Sara R. Alcorn, Christen R. Elledge, Anna W. LaVigne, Lawrence Kleinberg, Thomas J. Smith, Adam S. Levin, Jacob Fiksel, Scott L. Zeger, Todd McNutt, Theodore L. DeWeese, Jean L. Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineDecision support systemReferralChecklistDecision aidsStakeholderPsychological interventionPalliative careMedical physicsNursingComputer scienceData miningPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: In the management of symptomatic bone metastases, current practice guidelines do not provide clear methodology for selecting palliative radiotherapy (RT) regimens based on specific patient and disease features. Decision support aids may offer an effective means for translating the complex data needed to render individualised treatment decisions, yet no such tools are available for use in this setting. Thus, we describe the development of the Bone Metastases Ensemble Trees for Survival-Decision Support Platform (BMETS-DSP), which aims to optimise selection of evidence-based, individualised palliative RT regimens. METHOD: The Ottawa Decision Support Framework was used as the theoretical basis for development of BMETS-DSP. First, we utilised stakeholder input and review of the literature to assess determinants underlying the provider decision. Based on this assessment and iterative stakeholder feedback, we developed the web-based, provider-facing BMETS-DSP. Consistent with the underlying theoretical framework, our design also included assessment of decision quality using the International Patient Decision Aids Standards (IPDAS) certification checklist. RESULTS: Stakeholder input and review of 54 evidence-based publications identified the following determinants of the provider decision: estimated prognosis, characteristics of the target symptomatic lesion and the primary cancer type, consideration of alternative interventions, access to patient-specific recommendations, and patient preferences. Based on these determinants, we developed the BMETS-DSP that (1) collects patient-specific data, (2) displays an individualised predicted survival curve, and (3) provides case-specific, evidence-based recommendations regarding RT, open surgery, systemic therapy, and hospice referral to aid in the decision-making process. The finalised tool met IPDAS quality requirements. Preliminary results of a pilot assessment suggest impact of clinical outcomes. CONCLUSIONS: We describe the successful development of a provider-facing decision support platform to aid in the provision of palliative RT in better alignment with patient and disease features. Impact of the BMETS-DSP on decision outcomes will be further assessed in a randomised, controlled study.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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