MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388233120 · doi:10.1002/cncr.35075

Efficacy‐effectiveness gaps in oncology: Looking beyond survival

2023· article· en· W4388233120 sur OpenAlexaff
Brooke E. Wilson, Timothy P. Hanna, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

RevueCancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCancer Care South EastCancer Care OntarioQueen's UniversityOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Clinical trialClinical PracticeIntensive care medicineCost–benefit analysisFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficacy-effectiveness (EE) gap describes the differences in survival seen in clinical trials and routine clinical practice, where patients in real-world practice often have inferior outcomes compared to trial populations. However, EE gaps may exist beyond survival outcomes, including gaps in quality of life, toxicity, cost-effectiveness, and patient time, and these EE gaps should also influence patient and clinician treatment decisions. Failure to clearly acknowledge these EE gaps may cause patients, clinicians, and health care systems to have unrealistic expectations of the benefits of therapy across a range of important clinical and economic domains. In this commentary, the authors review the evidence supporting the existence of EE gaps in quality of life, time toxicity, cost and toxicities, and urge for further research into this important topic.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,017
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0120,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,341
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,149 · 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'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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancerMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207