P.091 Synthetic data reliably reproduces brain tumor primary research data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Synthetic data has garnered heightened attention in contemporary research due to confidentiality barriers and its capacity to simulate variables challenging to obtain. This study aimed to evaluate the reliability and validity of synthetic data in the context of neuro-oncology research, comparing findings from two published studies with results from synthetic datasets. Methods: Two published neuro-oncology studies focusing on prognostic factors such as serum albumin and systemic inflammation scores were selected, and their methodologies were replicated using MDClone Platform to generate five synthetic datasets for each. We used Chi-Square test to assess inter-variability between synthetic datasets. Survival outcomes were evaluated using Kaplan-Meier and t-test was used to determine statistical significance. Results: Findings from synthetic data consistently matched outcomes from both original articles, with serum albumin and systemc inflammation scores correlating with survival prognosis in glioblastoma and metastasis patients (p<0.05) Reported findings, demographic trends and survival outcomes showed significant similarity (P > 0.05) with synthetic datasets. Conclusions: Synthetic data consistently reproduced the statistical attributes of real patient data. Integrating synthetic data into clinical research offers excellent potential for providing accurate predictive insights without compromising patient privacy. In neuro-oncology, where patient follow-up pose challenges, the adoption of synthetic datasets can be transformative.
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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 | 0,022 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».