Skip to main content
main-content

22.02.2018 | Melanomas | Ausgabe 8/2018

Annals of Surgical Oncology 8/2018

Variability in Predictions from Online Tools: A Demonstration Using Internet-Based Melanoma Predictors

Zeitschrift:
Annals of Surgical Oncology > Ausgabe 8/2018
Autoren:
MS Emily C. Zabor, MD Daniel Coit, MD Jeffrey E. Gershenwald, MD, PhD Kelly M. McMasters, PhD James S. Michaelson, PhD Arnold J. Stromberg, DPH Katherine S. Panageas

Abstract

Background

Prognostic models are increasingly being made available online, where they can be publicly accessed by both patients and clinicians. These online tools are an important resource for patients to better understand their prognosis and for clinicians to make informed decisions about treatment and follow-up. The goal of this analysis was to highlight the possible variability in multiple online prognostic tools in a single disease.

Methods

To demonstrate the variability in survival predictions across online prognostic tools, we applied a single validation dataset to three online melanoma prognostic tools. Data on melanoma patients treated at Memorial Sloan Kettering Cancer Center between 2000 and 2014 were retrospectively collected. Calibration was assessed using calibration plots and discrimination was assessed using the C-index.

Results

In this demonstration project, we found important differences across the three models that led to variability in individual patients’ predicted survival across the tools, especially in the lower range of predictions. In a validation test using a single-institution data set, calibration and discrimination varied across the three models.

Conclusions

This study underscores the potential variability both within and across online tools, and highlights the importance of using methodological rigor when developing a prognostic model that will be made publicly available online. The results also reinforce that careful development and thoughtful interpretation, including understanding a given tool’s limitations, are required in order for online prognostic tools that provide survival predictions to be a useful resource for both patients and clinicians.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

★ PREMIUM-INHALT
e.Med Interdisziplinär

Mit e.Med Interdisziplinär erhalten Sie Zugang zu allen CME-Fortbildungen und Fachzeitschriften auf SpringerMedizin.de. Zusätzlich können Sie eine Zeitschrift Ihrer Wahl in gedruckter Form beziehen – ohne Aufpreis.

Bis zum 22.10. bestellen und 100 € sparen!

Weitere Produktempfehlungen anzeigen
Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 8/2018

Annals of Surgical Oncology 8/2018 Zur Ausgabe
  1. Das kostenlose Testabonnement läuft nach 14 Tagen automatisch und formlos aus. Dieses Abonnement kann nur einmal getestet werden.

  2. Das kostenlose Testabonnement läuft nach 14 Tagen automatisch und formlos aus. Dieses Abonnement kann nur einmal getestet werden.

Neu im Fachgebiet Chirurgie

 

 

 
 

Mail Icon II Newsletter

Bestellen Sie unseren kostenlosen Newsletter Update Chirurgie und bleiben Sie gut informiert – ganz bequem per eMail.

Bildnachweise