Identifying the Initiation of a New Line of Therapy for Metastatic Lung, Breast, and Colorectal Cancer in Real‐World Data: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to identify and synthesize published algorithms for identifying the initiation of a new line of therapy (LOT) for metastatic lung, breast, and colorectal cancer in real-world data (RWD). METHODS: We conducted a scoping review of published, English-language studies describing algorithms for identifying any LOTs with systemic anti-cancer therapy (SACT) for either non-metastatic or metastatic lung, breast, or colorectal cancer in RWD between January 1, 2014, and April 29, 2024. Dual reviewers independently screened titles, abstracts, and full-text articles, with disagreements resolved by a third reviewer. Data were extracted, categorized, synthesized, and summarized in narrative and tabular formats. RESULTS: The review identified 25 studies, mainly (64%) from the United States. Electronic health/medical records (EHRs) were the most frequently utilized (72%) RWD source. Twenty-four studies (96%) described RWD algorithms for identifying the initiation of a new LOT for metastatic lung, breast, or colorectal cancer. In 23 studies, algorithms required observing a new, adjuvant, SACT after an "incident" metastatic diagnosis code, which had been preceded by a metastasis-free lookback period of varied duration. Three studies' algorithms required observation of the completion of non-metastatic LOTs before initiation of a new LOT for metastatic cancer. Three studies validated their algorithms. CONCLUSIONS: Different algorithms are being used to identify LOT initiation for metastatic cancer. Most algorithms require an incident diagnosis of metastasis before considering subsequent SACT as newly initiated LOT for metastatic cancer. However, definitions of metastasis onset and gap duration to therapy initiation vary.
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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 | 0,106 | 0,362 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».