Capturing uveal melanoma (UM) global practice patterns and clinical outcomes in the collaborative ocular melanoma natural history (OMNi) study (NCT04588662).
Notice bibliographique
Résumé
TPS9610 Background: Geographical differences in the management of primary UM, surveillance for recurrence, and care of metastatic disease have emerged based upon local expertise, treatment availability and insurance coverage. We have initiated accrual to OMNi (NCT04588662), an ambispective database developed to provide contemporary real-world data of UM, capturing its natural history and serving as a virtual biospecimen repository. The overall objectives of OMNi are to characterize regional/international UM management practice patterns and associated clinical outcomes in an effort to inform best practice recommendations. Methods: OMNi utilizes the Pulse Infoframe Healthie platform, a globally compliant platform which enables the structured collection of data mapped to Observational Medical Outcomes Partnership. The data fields created permit longitudinal capture of data including baseline patient and tumor characteristics, treatment of primary lesion and outcomes, surveillance patterns, time to disease recurrence, treatment of recurrent disease with outcomes, and survival. Inclusion criteria include a diagnosis of uveal melanoma and the ability to provide written informed consent for participation in the prospective registry or an institutional waiver by the IRB/ethics committee for retrospective data collection without written informed consent. We have initiated data collection at 3 US and 3 Australian centers, with 184 patients enrolled to date. Based upon feasibility assessment, we anticipate retrospective data entry for ̃2,000 patients and annual recruitment of ̃700 patients once all centers are active. Data collected in this OMNi collaboration, which will include additional US, UK and Australian sites, will facilitate new insights, hypothesis testing, as well as clinical trial development and conduct, and through a governance structure, will be made accessible for research. The OMNi dataset can serve and aid in interpretation of clinical trial outcomes in the real-world, facilitate cutting-edge research, and accelerate the development of diagnostics and therapeutics. Clinical trial information: NCT04588662.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».