The Necessity and Feasibility Assessment Tool of the Clinical Prediction Model for Individual Prognosis Before Its Startup: A Multi‐Sectoral Delphi Consensus Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The overwhelming majority of prediction models have not been applied. An evidence-based review is needed to show that the new research is justified. This study aimed to develop an assessment tool for researchers and peer reviewers to conduct a rapid and comprehensive evaluation on the necessity and feasibility of planning clinical prediction model before its startup. METHODS: The framework for developing quality assessment tools was followed to develop the necessity and Feasibility Assessment Tool of CLInical Prediction models for individual prognosis (FATCLIP). Firstly, the scope, framework, and item pool of the FATCLIP was identified by a steering group comprising 15 experts through a web-based meeting. Then, an iterative Delphi process was conducted to refine the FATCLIP, in which the Delphi group enrolled 34 experts from multidiscipline, including epidemiologists, statisticians, clinicians, evidence-based medicine specialists, health care administrators and academic journal editors. RESULTS: Through twice steering group meetings and 2 rounds of the Delphi process, the framework of FATCLIP was determined based on expert consensus, including 6 domains and 31 signaling questions. The six domains were as follows: prediction outcome, review of existing models, candidate predictors, data, development and validation, and application and extension. At the same time, the usage manual of FATCLIP was also presented. CONCLUSIONS: The FATCILP aims to assist researchers and peer reviewers to detect potential challenges during the development and application of the clinical prediction model for individual prognosis before its start-up, so that the research of clinical prediction models could be efficient and avoid research waste.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | high |
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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».