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Enregistrement W4250569317 · doi:10.21203/rs.2.22528/v2

Measuring Clinical Uncertainty and Equipoise by Applying the Agreement Study Methodology to Patient Management Decisions

2020· preprint· en· W4250569317 sur OpenAlexaff
Robert Fahed, Tim E. Darsaut, Behzad Farzin, Miguel Chagnon, Jean Raymond

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgreementClinical equipoiseManagement scienceMedical physicsPsychologyMedicineClinical trialEconomicsPhilosophyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Clinical uncertainty and equipoise are vague notions that play important roles in contemporary problems of medical care and research, including the design and conduct of pragmatic clinical trials. Our goal was to show how the reliability study methods normally used to assess diagnostic tests can be applied to particular management decisions to measure the degree of clinical uncertainty and equipoise regarding the use of rival management options prior to the conduct of randomized trials.Methods: We first illustrate how we have used the reliability study methodology to measure uncertainty in clinical decision-making regarding mechanical thrombectomy in acute stroke. We then follow the layout provided by standard guidelines to review how the various design elements of diagnostic reliability studies can be adapted to assess the repeatability of management decisions and measure clinical uncertainty.Results: The example shows how this methodology can be used to show disagreement in decisions for thrombectomy, and justify that sufficient clinical uncertainty exists to warrant the conduct of additional randomized trials. The general method we propose is that a sufficient number of diverse individual cases sharing a similar clinical problem and covering a wide spectrum of clinical presentations be assembled into a portfolio that is submitted to a variety of clinicians who routinely manage patients with the clinical problem. Clinicians are asked to independently choose one of the predefined management options, which are selected from those that would be compared within a randomized trial that would address the clinical dilemma. Intra-rater agreement can be assessed at a later time with a second evaluation. Various professional judgments concerning individual patients can then be compared and analyzed using kappa statistics or similar methods. Interpretation of results can be facilitated by providing examples or by translating the results into clinically meaningful summary sentences. Conclusions: Measuring the uncertainty regarding management options for clinical problems may reveal substantial disagreements, provide an empirical foundation for the notions of clinical uncertainty and equipoise, and inform or facilitate the design/conduct of clinical trials to address the clinical dilemma.

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)0,645
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,795
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6450,795
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0030,019
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0050,008
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 Opus0,538
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,022 · 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
DomaineMéthodes
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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