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Enregistrement W4311758290 · doi:10.1016/j.euros.2022.11.014

A Systematic Review of Heterogeneity in Outcome Definition and Reporting in Localised Renal Cancer

2022· review· en· W4311758290 sur OpenAlex
Katharina Beyer, Christiaan Widdershoven, Lisa M. Wintner, Saeed Dabestani, Lorenzo Marconi, Charlotte Moss, Netty Kinsella, Yuhong Yuan, Rachel Giles, Ravi Barod, Mieke Van Hemelrijck, Axel Bex, Patricia Zondervan, Steven MacLennan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studySystematic reviewMEDLINECohortRandomized controlled trialMeta-analysisRenal cell carcinomaStudy heterogeneityCohort studyIntensive care medicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Outcomes in renal cell carcinoma (RCC) are reported inconsistently, with variability in definitions and measurement. Hence, it is difficult to compare intervention effectiveness and synthesise outcomes for systematic reviews and to create clinical practice guidelines. This uncertainty in the evidence makes it difficult to guide patient-clinician decision-making. One solution is a core outcome set (COS): an agreed minimum set of outcomes. Objective: To describe outcome reporting, definitions, and measurement heterogeneity as the first stage in co-creating a COS for localised renal cancer. Evidence acquisition: We systematically reviewed outcome reporting heterogeneity in effectiveness trials and observational studies in localised RCC. In total, 2822 studies (randomised controlled trials, cohort studies, case-control studies, systematic reviews) up to June 2020 meeting our inclusion criteria were identified. Abstracts and full texts were screened independently by two reviewers; in cases of disagreement, a third reviewer arbitrated. Data extractions were double-checked. Evidence synthesis: We included 149 studies and found that there was inconsistency in which outcomes were reported across studies and variability in the definitions used for outcomes that were conceptually the same. We structured our analysis using the outcome classification taxonomy proposed by Dodd et al. Outcomes linked to adverse events (eg, bleeding, outcomes linked to surgery) and renal injury outcomes (reduced renal function) were reported most commonly. Outcomes related to deaths from any cause and from cancer were reported in 44% and 25% of studies, respectively, although the time point for measurement and the analysis methods were inconsistent. Outcomes linked to life impact (eg, global quality of life) were reported least often. Clinician-reported outcomes are more frequently reported than patient-reported outcomes in the renal cancer literature. Conclusions: This systematic review underscores the heterogeneity of outcome reporting, definitions, and measurement in research on localised renal cancer. It catalogues the variety of outcomes and serves as a first step towards the development of a COS for localised renal cancer. Patient summary: We reviewed studies on localised kidney cancer and found that multiple terms and definitions have been used to describe outcomes. These are not defined consistently, and often not defined at all. Our review is the first phase in developing a core outcome set to allow better comparisons of studies to improve medical care.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,159 · 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