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Enregistrement W4403509708 · doi:10.1093/neuonc/noae144.492

P27.30.B VALIDATING THE NEUROLOGIC ASSESSMENT IN NEURO-ONCOLOGY SCALE FOR VIRTUAL VISITS: A PILOT STUDY

2024· article· en· W4403509708 sur OpenAlexaff
Karen A. Roberto, Inga Granovskaya, Aimee Chan, A Theriault, Sara Mitchell, James Perry, Lakshmi Nayak, Mary Jane Lim-Fat

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)MedicineMedical physicsOncologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND The Neurological Assessment in Neuro-Oncology (NANO) scale is a tool used to objectively assess nine clinically relevant domains of neurological function in patients with brain tumors to complement radiographic assessment and other clinician and patient-reported outcomes. Virtual visits for brain tumor patients are feasible and can improve clinical trial access for patients. The use of NANO in virtual care has not been validated, and we aim to determine whether a virtual NANO (vNANO) assessment is a feasible and reproducible alternative to in-person NANO for patients with glioblastoma. METHODS The study is a single-centre prospective study designed to evaluate and validate a modified NANO assessment for virtual visits. Instructions for the vNANO assessment were formulated and verified by 4 different neurologists including 3 neuro-oncologists and 1 expert in virtual neurological care. As part of the study design, a virtual visit is scheduled within one week of the routine standard of care in-person clinic visit and is done over Zoom for Healthcare. vNANO is performed independently using the vNANO scorecard by two providers sequentially and separately to assess inter-observer variability. Both evaluators are blinded to the MRI results to limit bias. An in-person visit is scheduled within one week of vNANO, and a NANO is performed by the same first provider to assess intra-observer variability. The duration of the virtual and in-person assessments are captured. Patients and clinicians are asked to complete a telehealth satisfaction survey at the end of the in-person visit. The primary endpoints are to demonstrate that 1) an adapted vNANO assessment is feasible and 2) to determine inter- and intra-observer concordance between in-person and vNANO. The secondary endpoint is to assess patient and clinician satisfaction with virtual versus in-person visits. RESULTS Sixty patients with glioblastoma will be enrolled in the study and accrual is ongoing at the time of submission (> 18 years old, English-speaking, KPS > 60). Preliminary results indicate that vNANO is time efficient and feasible with all patients completing the vNANO assessments without significant logistical or technological difficulties to date. CONCLUSION Our study will compare in-person and virtual NANO assessments in glioblastoma patients. If validated, vNANO may be adopted for virtual visits in the context of clinical trials for glioblastoma patients. The study is funded by the Academic Health Science Centre Alternative Funding Plan Innovation Fund.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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