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Enregistrement W4220770313 · doi:10.1016/j.esmoop.2022.100413

“The first ones now, will later be last”: understanding the importance of historical context when reading ESMO-MCBS scores

2022· editorial· en· W4220770313 sur OpenAlexaff
Nathan I. Cherny, Urania Dafni, G. Pentheroudakis, Martine Piccart, Panagiota Zygoura, Bishal Gyawali, Elisabeth G.E. de Vries

Notice bibliographique

RevueESMO Open · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesGenentechIpsenServierNordic NanovectorRadius HealthMerck KGaAFibroGenGilead SciencesAmgenAriad PharmaceuticalsChugai PharmaceuticalRocheMeso Scale DiagnosticsSanofiMerckPfizerG1 TherapeuticsBayerShireAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésPazopanibMedicineSunitinibAxitinibCabozantinibRenal cell carcinomaPembrolizumabInternal medicineOncologyNivolumabContext (archaeology)Tyrosine-kinase inhibitorCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A striking phenomenon is identified when reviewing the European Society for Medical Oncology (ESMO)-Magnitude of Clinical Benefit Scale (MCBS) scorecards for first-line therapy trials in renal cell cancer (RCC). The score of 4 (ESMO-MCBS v1.1), for single-agent pazopanib,1 is the same as the score for immunotherapy and anti-vascular endothelial growth factor tyrosine kinase inhibitor (TKI) combination therapy.2-5 This equivalence seems absurd, and it would be easy to assume that this indicates something inherently wrong with the ESMO-MCBS scoring for the magnitude of clinical benefit.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,011

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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