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Enregistrement W4223651932 · doi:10.22541/au.164974864.48858326/v1

Feasibility of oncology clinical trial-embedded evaluation of social determinants of health

2022· preprint· en· W4223651932 sur OpenAlexaff
Rahela Aziz‐Bose, Daniel J. Zheng, Puja J. Umaretiya, Lenka Ilcisin, Kristen E. Stevenson, Victoria Koch, Ariana Valenzuela, Peter D. Cole, Lisa Gennarini, Justine M. Kahn, Kara M. Kelly, Bruno Michon, Thai Hoa Tran, Jennifer Welch, Lewis B. Silverman, Joanne Wolfe, Kira Bona

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteAmerican Society of Pediatric Hematology/Oncology
Mots-clésClinical trialHealth equitySocial determinants of healthIntervention (counseling)MedicineEquity (law)Internal medicineOncologyFamily medicineGerontologyPsychologyPolitical scienceNursingPublic healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social determinants of health (SDoH) are associated with stark disparities in cancer outcomes, but systematic SDoH data collection is currently absent from oncology clinical trials. Trial-based SDoH data are essential to ensure representation of marginalized populations, contextualize outcomes, and identify health-equity intervention opportunities. We report the feasibility of the first pediatric oncology multicenter trial-embedded SDoH investigation. Among 448 trial participants, 392 (87.5%) opted-in to the embedded SDoH study; 375 (95.7%) completed baseline surveys, with high longitudinal response rates (87.2-92.8%) over 24-months of therapy. Trial-embedded SDoH data collection is feasible and acceptable, and must be consistently included within future oncology trials.

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)0,310
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,312
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3100,312
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,488
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,116 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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