Accuracy of oncologists’ estimates of expected survival time in advanced cancer
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the claim that oncologists overestimate expected survival time (EST) in advanced cancer. METHODS: We pooled 7 prospective studies in which observed survival time (OST) was compared with EST (median survival in a group of similar patients estimated at baseline by the treating oncologist). We hypothesized that EST would be well calibrated (approximately 50% of EST longer than OST) and imprecise (<30% of EST within 0.67 to 1.33 of OST), and that multiples of EST would provide well-calibrated scenarios for survival time: worst-case (approximately 10% of OST <1/4 of EST), typical (approximately 50% of OST within half to double EST), and best-case (approximately 10% of OST >3 times EST). Associations between baseline characteristics and calibration of EST were assessed. RESULTS: Characteristics of 1,211 patients: median age 66 years, male 61%, primary site lung (40%) and upper gastrointestinal (16%). The median OST was 8 months, and EST was 9 months. Oncologists' estimates of EST were well calibrated (50% longer than OST) and imprecise (28% within 0.67 to 1.33 of OST). Scenarios for survival time based on simple multiples of EST were well calibrated: 8% of patients had an OST less than 1/4 their EST (worst-case), 56% had an OST within half to double their EST (typical), and 11% had an OST greater than 3 times their EST (best-case). Calibration was independent of age, sex, and cancer type. CONCLUSIONS: Oncologists were no more likely to overestimate survival time than to underestimate it. Simple multiples of EST provide well-calibrated estimates of worst-case, typical, and best-case scenarios for survival.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle