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Maio de 2008 8211 Maio de 2017 (9 Post) Desenvolvimento de Prognóstico em Cuidados Paliativos Estudo (PiPS) modelos preditores para melhorar o prognóstico em câncer avançado: estudo de coorte prospectivo Bridget Gwilliam, consultor em medicina paliativa 2, Chris Vaughan Keeley. Professor de cuidados primários e saúde comunitária e diretor de pesquisa 3, Matthew Gittins, estatístico 4, Chris Roberts, leitor de bioestatística 4, Laura Kelly, consultor Macmillan em medicina paliativa 5, Stephen binary option, pesquisador de pós-doutorado Macmillan 6, Patrick C Pedra, leitora em medicina paliativa 1 1 Divisão de Ciências da Saúde e Educação da Universidade St Georges de Londres, SW17 0RE, Reino Unido 2 Royal Derby Hospital, Derby, Reino Unido 3 Escola de Enfermagem, Obstetrícia e Trabalho Social, Universidade de Manchester, Manchester, Reino Unido 4 Ciências da Saúde, Escola de Medicina Baseada na Comunidade, Universidade de Manchester 5 Consultor Macmillan em Equipa de Cuidados Paliativos, East Surrey Hos Pital, Surrey e Sussex Healthcare NHS Trust, Redhill, Surrey, UK 6 Unidade de Pesquisa de Prática Geral e de Cuidados Primários, Departamento de Saúde Pública e Cuidados Primários, Instituto de Saúde Pública, Cambridge, Reino Unido Correspondência para: PC Stone pstone sgul. ac. uk Aceito em 4 de julho de 2017 Objetivo Desenvolver um novo indicador prognóstico para uso em pacientes com câncer avançado que seja significativamente melhor do que as estimativas clínicas de sobrevida. Estudo de coorte prospectivo multicêntrico prospectivo. Definindo 18 serviços de cuidados paliativos no Reino Unido (incluindo hospícios, equipes de apoio hospitalar e equipes comunitárias). Participantes 1018 pacientes com câncer localmente avançado ou metastático, não mais sendo tratados para câncer, e recentemente se referiu a serviços de cuidados paliativos. Principais medidas de resultado Desempenho de um modelo composto para prever se os pacientes eram susceptíveis de sobreviver durante dias (0-13 dias), semanas (14-55 dias) ou meses (gt55 dias), em comparação com a sobrevivência real e as previsões clínicas. Resultados Na análise multivariada, foram analisadas 11 variáveis ​​nucleares (pulso, estado geral de saúde, pontuação do teste mental, estado de desempenho, presença de anorexia, presença de qualquer sítio de doença metastática, presença de metástases hepáticas, proteína C reativa, , E uréia) independentemente previu tanto duas semanas e dois meses de sobrevida. Quatro variáveis ​​tiveram significância prognóstica apenas para sobrevivência de duas semanas (dispneia, disfagia, metástases ósseas e alanina transaminase) e oito variáveis ​​tiveram significância prognóstica apenas para sobrevivência de dois meses (câncer de mama primário, câncer genital masculino, cansaço, perda de peso, linfócito Contagem de neutrófilos, fosfatase alcalina e albumina). Modelos prognósticos separados foram criados para pacientes sem (PiPS-A) ou com resultados de sangue (PiPS-B). A área sob a curva para todos os modelos variou entre 0,79 e 0,86. O acordo absoluto entre a sobrevivência real e as previsões PiPS foi de 57,3 (após correção para otimismo). A sobrevivência mediana nas categorias PiPS-A foi de 5, 33 e 92 dias e a sobrevivência nas categorias PiPS-B foi de 7, 32 e 100,5 dias. Todos os modelos realizados, bem como, ou melhor do que, clínicos estimativas de sobrevivência. Conclusões Em pacientes com câncer avançado que já não estão sendo tratados, uma combinação de variáveis ​​clínicas e laboratoriais pode prever de forma confiável duas semanas e dois meses de sobrevida. Introdução Os pacientes com câncer avançado e seus cuidadores geralmente desejam saber quanto tempo eles deixaram viver.1 2 Informações precisas sobre prognóstico podem permitir aos pacientes tempo adequado para se preparar para sua morte iminente.3 Estudos qualitativos mostram que os pacientes em cuidados paliativos querem ser dados Honesta e precisa, mas que essa informação precisa ser compartilhada com sensibilidade e de forma a respeitar o desejo dos pacientes de manter a esperança.4 5 A informação prognóstica também é importante para os clínicos. Estimativas de sobrevivência realistas podem informar as decisões sobre a adequação das intervenções médicas eo momento de encaminhamento para serviços especializados de cuidados paliativos ou admissão em um hospício. As previsões dos clínicos são rotineiramente utilizadas para priorizar os pacientes que são adequados para inclusão em programas como o Gold Standards Framework 6, a fim de determinar quais os pacientes que são adequados para os procedimentos de rastreio rápido para encaminhamento para cuidados comunitários e para determinar a elegibilidade para ensaios clínicos. Além disso, suas estimativas são afetadas por fatores como treinamento, experiência, antiguidade e nível de familiaridade com o paciente.8 Por essas razões, a predição de um clínico não é muito confiável ou Método robusto de predizer a sobrevida. No entanto, as previsões dos clínicos são amplamente utilizadas e qualquer tentativa de produzir uma resposta mais padronizada para a questão. Por quanto tempo eu tenho que conseguir mostrar que é pelo menos tão confiável quanto essa abordagem. Estudos anteriores identificaram várias variáveis ​​clínicas e laboratoriais que predizem a sobrevida em pacientes com câncer avançado.9 10 Foram criadas ferramentas prognósticas utilizando sistemas de pontuação derivados de combinações dessas variáveis.11 Algumas dessas ferramentas incluem estimativas subjetivas dos médicos12. Sobre classificações de observadores de variáveis ​​clínicas, mas não consideram o valor agregado de incluir dados de laboratório.14 15 Algumas ferramentas incluem dados laboratoriais, mas, conseqüentemente, podem ser aplicadas apenas quando esses dados estão disponíveis.13 16 17 Algumas ferramentas foram desenvolvidas utilizando apenas pacientes competentes, 13 16 17, enquanto que os pacientes confusos foram incluídos no processo de desenvolvimento em escala de outras ferramentas.14 18 Uma crítica importante das ferramentas existentes é que seu desempenho não foi comparado com as predições de sobrevivência dos clínicos, dificultando a avaliação da utilidade dessas escalas Na prática clínica. Buscou-se desenvolver uma ferramenta prognóstica que pudesse ser facilmente aplicada na prática clínica. Pacientes com câncer avançado são freqüentemente frágeis, vulneráveis ​​ou confusos. Muitos pacientes não estão dispostos a submeter-se a outros procedimentos (mesmo exames de sangue). Para produzir uma ferramenta de prognóstico prático, pretendemos criar um sistema de pontuação composto que poderia ser usado em pacientes competentes e incompetentes e independentemente de os dados laboratoriais estarem disponíveis. Queríamos desenvolver um sistema de pontuação que fosse aplicável em uma variedade de configurações de cuidados paliativos (hospício, hospital e comunidade). Além disso, queríamos produzir uma escala que não dependesse de estimativas clínicas de sobrevivência, mas era pelo menos tão precisa quanto suas melhores previsões. Definições do estudo Este foi um estudo multicêntrico envolvendo 18 serviços de cuidados paliativos em toda a Inglaterra. As unidades participantes incluíam equipes de apoio hospitalar, unidades de internamento de hospício, centros de dia e equipes de cuidados paliativos da comunidade. Foram coletados dados entre março de 2006 e agosto de 2009 e acompanhados por um mínimo de três meses após o recrutamento. População do paciente Os pacientes eram elegíveis para participar deste estudo se tivessem sido recentemente encaminhados para o serviço de cuidados paliativos relevantes com diagnóstico de câncer incurável avançado (localmente extensivo ou metastático). Os pacientes elegíveis não estavam mais recebendo tratamento ativo para o câncer, e nenhum outro tratamento modificador da doença foi planejado. Os doentes com tumores sensíveis a hormonas que ainda estavam a receber terapêutica hormonal mas que tinham desenvolvido uma doença resistente a hormonas eram elegíveis para participar, assim como os doentes que receberam radioterapia paliativa que não era esperada para prolongar a sobrevivência (por exemplo, para metástases ósseas). Ambos os pacientes competentes e incompetentes foram elegíveis. Nós restringimos avaliações de estudo em pacientes incompetentes aos observadores classificações de estado clínico e extração de informações de notas de caso (questionários e exames de sangue não foram feitos em pacientes incompetentes). Avaliações de estudos As revisões sistemáticas de estudos envolvendo pacientes com câncer avançado identificaram várias variáveis ​​com boa evidência a priori de utilidade prognóstica.9 10 Essas variáveis ​​formaram a base para nossas avaliações em participantes do estudo. Lista de verificação de sintoma avaliada pelo observador, status de desempenho e estado de saúde global Em consulta com a equipe clínica, um pesquisador completou uma lista de verificação dos seguintes sintomas: dor, falta de ar em repouso, perda de apetite, boca seca, dificuldade em engolir e cansaço. Registramos esses sintomas como estando presentes ou ausentes. Registramos o status de desempenho do Grupo de Oncologia Cooperativa do Leste (ECOG) do paciente.19 Os escores ECOG variam entre 0 e 4 (0 habilidades funcionais normais, 4 confinadas a uma cama ou cadeira e requer todos os cuidados). Registramos o estado de saúde global usando uma escala específica de sete pontos de estudo (uma saúde extremamente pobre, 7 saúde normal). Observações clínicas Medimos o peso ea altura quando possível e perguntámos aos doentes ou aos seus cuidadores se a perda de peso tinha ocorrido no mês anterior. Registramos a frequência do pulso e a presença de edema de caroço dependente clinicamente aparente ou ascite. Pontuação do teste mental abreviado Utilizamos o escore de teste mental abreviado para avaliar o estado cognitivo.20 Embora não seja uma avaliação abrangente da função cognitiva, esta escala de 10 itens é freqüentemente usada na prática clínica para pesquisar problemas de confusão. Optamos por sua facilidade de administração e porque reflete o tipo de avaliação comumente realizada na prática clínica. Por razões éticas, os pacientes que foram considerados incompetentes não foram entrevistados para este estudo, mas foram atribuídos uma pontuação de 0. Previsão de sobrevivência dos clínicos Pedimos aos clínicos para prever a sobrevivência do paciente usando uma das quatro categorias: dias (isto é , Menos de 14 dias), semanas (de duas semanas a menos de oito semanas), meses (de dois meses a menos de 12 meses) e anos (12 meses ou mais). Escolhemos essas categorias, pois elas parecem ter a maior validade facial entre os profissionais de cuidados paliativos. Os clínicos raramente fazem previsões precisas, e pedir aos médicos para prever a sobrevivência para o dia ou semana mais próximo teria resultado em previsões prognósticas precisas. Além disso, o Departamento de Saúde Prognóstico Indicador Orientação, emitida como parte do Gold Standards Framework, 6 recomenda estas categorias. Os investigadores obtiveram uma estimativa dos clínicos independentemente de um doutor e de uma enfermeira. Quando essas estimativas concordaram, também consideramos isso como a estimativa multiprofissional acordada. Quando existia uma discrepância entre os clínicos, pedimos-lhes que discutissem o caso e chegassem a uma estimativa explicitamente acordada. Uma vez que apenas um pequeno número de participantes foi estimado para ser susceptível de sobreviver durante anos, incluímos estes doentes com aqueles com uma sobrevida estimada de meses em todas as análises. Variáveis ​​relacionadas à demografia, à doença e ao tratamento Registramos a idade, sexo, etnia, estado civil, residência normal, diagnóstico e extensão da doença (local do tumor primário e presença e locais de doença metastática). Registramos também informações sobre a extensão dos tratamentos anteriores, o tempo desde o diagnóstico original e o tempo desde o último tratamento para o câncer. Recolhemos dados sobre a sobrevivência da entrada para o estudo, marcando todos os pacientes para a mortalidade com o NHS Information Center. Comorbidade Registramos comorbidade usando o índice de co-morbidade de Charlson.21 Isso fornece uma medida da extensão geral da doença comórbida usando um sistema de pontuação de quatro pontos (0 doenças comórbidas, 3 presença de comorbidade múltipla ou grave). Variáveis ​​laboratoriais (quando disponíveis) Pedimos a todos os pacientes competentes que concordaram em participar no estudo, fornecer uma amostra de sangue para análise dos parâmetros hematológicos e bioquímicos. Nós não exigimos que os pacientes incompetentes forneçam uma amostra de sangue para análise no entanto, onde esses resultados estavam disponíveis na prática clínica (dentro de quatro dias após a entrada no estudo), inserimos-nos no banco de dados do estudo e os incluímos na análise. Dados adicionais Pedimos aos pacientes competentes que preenchessem a lista de verificação dos sintomas, o estado de desempenho do ECOG e o estado de saúde global. Também pedimos aos pacientes competentes se desejavam estimar seu próprio prognóstico. Nós não usamos esses dados na geração dos escores prognósticos relatados aqui, e eles serão relatados em outro lugar. Procedimentos Mantivemos um registro de triagem de todas as referências clínicas às unidades participantes. Identificamos pacientes qualificados e com o consentimento da equipe clínica, forneceram-lhes informações e os convidaram a participar. Nós informamos similarmente os parentes ou cuidadores de pacientes incompetentes elegíveis e pedimos-lhes para assentimento. Avaliamos os participantes do estudo em duas ocasiões, com uma semana de diferença: os exames de sangue não foram repetidos especificamente para o estudo, pois este foi considerado demasiado oneroso para os participantes. Utilizamos apenas os dados da avaliação de linha de base para construir as ferramentas de prognóstico descritas neste trabalho, e os dados da segunda avaliação não são apresentados. Calculamos a sobrevivência (em dias) a partir da data de entrada no estudo. Métodos estatísticos Construímos um banco de dados e verificamos os dados de precisão e valores faltantes. Incluímos na análise do modelo as variáveis ​​que consideramos a priori como preditores de sobrevida com base no conhecimento clínico e para as quais apenas faltavam pequenas quantidades de dados (lt6 de dados faltando para todas as variáveis ​​incluídas, exceto a proteína C reativa, para Quais 13 dos dados estavam faltando). Incluímos participantes com dados incompletos na análise usando a imputação múltipla por equações encadeadas, 22 23 com 20 imputações. Não há consenso sobre o melhor método para a seleção de variáveis ​​para inclusão em uma ferramenta preditiva, mas a eliminação para trás é geralmente o método preferido, e nós escolhemos para essa análise.24 Para reduzir a carga computacional, utilizamos a imputação única para os estágios iniciais de Seleção para trás com um valor de corte P de 0,3 antes de completar a seleção de variáveis ​​usando a imputação múltipla com um valor de corte de P de 0,05. Esta análise foi feita para os resultados obtidos em duas semanas (14 dias) e dois meses (56 dias) de sobrevivência tanto no conjunto de dados completo (modelo PiPS A) como no conjunto de dados restritos obtidos dos participantes para os quais havia resultados de sangue (PiPS modelo B) Dando quatro modelos em todos. Uma estratégia de modelagem alternativa teria utilizado um único modelo logístico ordinal, mas os dados não satisfaziam a suposição proporcional de probabilidades, evidenciada pela diferença entre os modelos de duas semanas e dois meses para ambos os modelos PiPS A e B. Estimamos o nível de sobre - optimismo em cada modelo usando uma técnica de bootstrap, 22 25 26 27 na qual desenhamos amostras de bootstrap a partir do conjunto de dados original e, em seguida, repetiu o procedimento de seleção de modelo completo para desenvolver um novo modelo. Em seguida, estimamos o otimismo como a diferença de desempenho entre a amostra de bootstrap eo conjunto de dados original. Usamos a média do otimismo sobre todos os 1000 bootstraps como um fator de correção para o desempenho do modelo original baseado no conjunto de dados completo. Nós avaliamos a bondade de ajuste dos modelos usando a área sob a curva de características de operação do receptor. Nós combinamos as previsões dos modelos para os pontos de corte de duas semanas e dois meses para produzir uma previsão categórica de sobrevivência (dias, semanas ou meses) que poderia ser diretamente comparada com as estimativas clínicas. Uma limitação de dois modelos de logística é que alguns participantes podem ser classificados como tendo uma sobrevivência de menos de duas semanas e mais de dois meses. Isso aconteceu apenas uma vez, e classificamos este caso como tendo uma sobrevivência entre duas semanas e dois meses. Utilizou-se ponderação linear para comparar o desempenho dos clínicos com o dos modelos (após ajuste para otimismo excessivo), pois este médio os coeficientes para o limite de duas semanas e dois meses.28 Nós plotamos curvas de sobrevivência Kaplan-Meier para cada um dos Os três grupos de risco (dias, semanas e meses) e utilizou a estatística Harrels C para medir a concordância.29 Durante o período do estudo, foram identificados 7017 pacientes elegíveis consecutivos nos 18 serviços de cuidados paliativos participantes. A equipe de pesquisa foi capaz de acessar apenas 2401 dos pacientes elegíveis (fig 1). O motivo mais comum de falha no acesso aos pacientes foi alta ou morte antes de ser abordada pela equipe de pesquisa. A equipe clínica negou aos pesquisadores o acesso a pacientes elegíveis em 1102 ocasiões, porque julgaram que o envolvimento em um estudo de pesquisa se revelaria muito angustiante para os pacientes ou seus cuidadores. Dos 2401 pacientes atendidos pela equipe de pesquisa, 1023 (43) concordaram em participar (780 competentes, 243 pacientes incompetentes). Não houve diferenças significativas na idade, sexo ou distribuição de diagnósticos entre os pacientes recrutados e os pacientes elegíveis que não foram recrutados. Cinco pacientes foram removidos do conjunto de dados: um foi posteriormente diagnosticado como tendo um novo tumor primário e já não preenchia os critérios de elegibilidade, dois optaram por retirar e dois foram recrutados duas vezes por erro. A amostra final foi composta por 1018 participantes. As Tabelas 1 e 2 mostram as características da amostra do estudo. A sobrevivência média do grupo foi de 34 dias. Utilizando os modelos PiPS-A (fig. 2), a sobrevivência média dos pacientes com sobrevi - vência de dias foi de cinco dias, a de que se esperava sobreviver às semanas era de 33 dias e a de sobrevi - vência nos meses era de 92 dias (Harrells concordance C) estatística 0,69). Para os modelos PiPS-B (fig. 3), a sobrevivência mediana equivalente foi de sete dias, 32 dias e 100,5 dias (C0,67). Fig. 2 Curvas de sobrevivência de Kaplan-Meier para modelos de PiPS-A. O gráfico mostra curvas de sobrevivência para três grupos prognósticos identificados por escores de PiPS-A. Linhas verticais indicam sobrevivência em pontos de corte específicos de 14 e 56 dias. O índice de Harrells C é definido como a proporção de pares de participantes nos quais as previsões e resultados são concordantes e C0.6894 indica que as pontuações de PiPS-A podem ordenar corretamente os tempos de sobrevivência para pares de participantes. 68,9 de tempo Discussão Neste grande estudo prospectivo, multicêntrico , Desenvolvemos e validamos quatro modelos prognósticos para predizer a sobrevida em pacientes com cuidados paliativos com câncer avançado. Estes modelos são capazes de identificar de forma confiável aqueles pacientes com prognóstico esperado de dias, semanas ou meses e podem ser usados ​​em pacientes competentes ou incompetentes e em circunstâncias em que os resultados de sangue estão disponíveis e quando investigações adicionais seriam inapropriadas. Quando combinados, os modelos de prognóstico eram pelo menos tão bons quanto uma estimativa clínica multiprofissional de sobrevida quando os resultados de sangue estavam disponíveis, os modelos eram significativamente melhores do que os médicos ou uma previsão de enfermeiros (mas não uma estimativa multiprofissional). Pontos fortes do estudo Nosso estudo teve vários pontos fortes. O objetivo principal era desenvolver um sistema de pontuação prognóstica que fosse significativamente melhor do que (e independente) das previsões de sobrevivência dos clínicos. Nenhum estudo prévio tentou comparar seu desempenho com as melhores práticas clínicas atuais. Como resultado, conseguimos mostrar que os escores do PiPS são melhores do que as melhores predições clínicas especializadas em uni-profissional de sobrevivência. Todas as variáveis ​​avaliadas como parte do estudo PiPS foram previamente identificadas em revisões sistemáticas como sendo de provável significado prognóstico 9,10 e as variáveis ​​finais incluídas em nossos modelos foram encontradas como preditores confiáveis ​​de sobrevida em um grande grupo heterogêneo de pacientes Com câncer avançado em uma variedade de diferentes configurações (hospital, hospício e comunidade). Isto suporta a generalização dos nossos resultados. Nossa decisão de combinar os modelos prognósticos para produzir uma estimativa categórica de sobrevivência (em termos de dias, semanas ou meses) também pode ser considerada uma força do estudo. Os algoritmos PiPS resultantes produzem uma estimativa de sobrevivência que é clinicamente significativa e que pode ser comparada diretamente com as próprias estimativas dos clínicos. Fraquezas do estudo O nosso estudo também teve várias limitações. Embora tentássemos estudar todos os pacientes avaliáveis, alguns não eram acessíveis por causa do gatekeeping pelo pessoal clínico. O fenômeno do gatekeeping é um problema comum em estudos de cuidados paliativos, 30 31 refletindo o desejo do pessoal clínico de proteger os pacientes do fator de envolvimento percebido nos estudos clínicos. Tal recrutamento seletivo pode distorcer os achados se torna a amostra da pesquisa não representativa da população de interesse. Consciente de que esta foi uma limitação potencial para o nosso estudo, investimos esforços consideráveis ​​para documentar com precisão os fluxos de pacientes através do processo de pesquisa. A maioria dos estudos prognósticos paliativos anteriores não precisou contar com o consentimento dos pacientes antes do recrutamento ou apenas relatou os resultados de pacientes avaliáveis.12 13 18 32 Em contraste, registramos dados de todas as referências às unidades participantes e tentamos documentar as razões pelas quais pudemos Não avaliar alguns pacientes. O fato de que muitos pacientes potencialmente elegíveis para o nosso estudo não foram avaliáveis ​​foi decepcionante, mas isso reflete a realidade de lidar com pacientes que têm doença avançada. Não encontramos diferenças significativas em idade, sexo ou diagnóstico entre pacientes avaliáveis ​​e não avaliáveis. As razões mais comuns pelas quais os pacientes não foram avaliados foram que eles estavam sob o cuidado da equipe de cuidados paliativos por apenas um tempo muito curto (n1899), portanto não havia tempo suficiente para obter o consentimento informado que a equipe de saúde considerou que a discussão do prognóstico Seja muito angustiante (n1102) ou que o paciente recusou a oferta da equipe de saúde para conversar com um pesquisador sobre o estudo (n578). Todas estas razões para a incapacidade de avaliar os pacientes com a pontuação PiPS também dizem respeito a situações do mundo real. Poder-se-ia, portanto, argumentar que a amostra de pacientes recrutados para nosso estudo é representativa do tipo de pacientes aos quais seria oferecida uma avaliação PiPS na prática clínica. Outra limitação potencial do nosso estudo é que os resultados ainda não foram avaliados em uma população independente. Desenvolver modelos de prognóstico e testá-los na mesma população é conhecido por produzir sobre-otimismo. A abordagem usual para a validação cruzada é desenvolver o modelo em uma metade do conjunto de dados (o conjunto de treinamento) e validá-lo na outra metade (o conjunto de testes). Bootstrapping é uma técnica alternativa de validação cruzada que maximiza os dados do estudo. É um procedimento de re-amostragem envolvendo amostras repetidas (com substituição) do conjunto de dados. A validação bootstrap neste estudo nos permitiu corrigir o excesso de otimismo no desenvolvimento dos modelos e ainda mostrar que as previsões PiPS são robustas. No entanto, a validação externa em uma coorte separada ainda é necessária para confirmar a precisão preditiva dos modelos propostos. Nosso estudo limitou-se a determinar a precisão estatística dos algoritmos de prognóstico PiPS. Não avaliamos se a introdução dos escores PiPS na prática clínica resulta em qualquer melhoria demonstrável no atendimento ao paciente. Futuros estudos devem incluir uma avaliação da utilidade clínica, bem como a precisão estatística das pontuações PiPS. Relação com outros estudos Os modelos PiPS oferecem algumas vantagens definitivas sobre os métodos existentes de predizer a sobrevida nesta população de pacientes. O método mais comum de prognóstico é uma previsão clínica de sobrevivência. No entanto, como esta é uma avaliação subjetiva, as previsões não podem ser padronizadas em vários sites ou ao longo do tempo. Esta falta de consistência significa que confiar nas previsões dos médicos sobre a sobrevivência não é um método inteiramente adequado para identificar pacientes para inclusão em ensaios clínicos, para encaminhamento para serviços especializados ou para discussões com pacientes e famílias sobre o futuro. Os algoritmos de pontuação PiPS-A, embora não mais precisos do que uma estimativa prognóstica multiprofissional, fornecem uma saída objetiva e repetível e, no mínimo, fornecem um excelente método reprodutível para avaliar a elegibilidade para estudos de pesquisa. Quando os resultados do sangue estão disponíveis, os escores PiPS-B são significativamente mais precisos do que os médicos ou uma estimativa de enfermeiros e, portanto, poderia fornecer uma base sólida para tomar muitas decisões sobre o tratamento. Com exceção das estimativas clínicas, o método mais amplamente estudado para predizer a sobrevida em pacientes com câncer avançado é provavelmente o escore prognóstico paliativo.12 13 Esse escore é calculado a partir de seis variáveis, sendo uma delas uma previsão clínica. Cada variável é alocada uma pontuação parcial que depende do tamanho do coeficiente de regressão. Os escores prognósticos paliativos totais podem variar entre 0 e 17,5 e definem três categorias prognósticas que representam probabilidades diferentes de sobrevivência de 30 dias (lt30, 30-70 e gt70). O escore prognóstico paliativo foi posteriormente validado em vários estudos clínicos.33 34 35 36 37 Uma das suas desvantagens é a pesada ponderação atribuída à previsão de sobrevida pelos médicos, a pontuação parcial para a previsão clínica pode representar 8,817.5 (49) Da pontuação total. Além disso, os clínicos são obrigados a fornecer uma estimativa prognóstica precisa realista em intervalos de duas semanas. Um paciente que é esperado para viver de três a quatro semanas, assim, pontos 1,5 pontos mais do que um paciente espera para sobreviver por cinco a seis semanas e 3,5 pontos mais do que um paciente esperado para viver de sete a 10 semanas. A maioria dos clínicos reluta em oferecer estimativas prognósticas com este grau de precisão. Outra limitação do escore prognóstico paliativo é a dificuldade de converter as categorias prognósticas em informações clínicas significativas. Como deve um clínico (ou paciente) interpretar a informação que eles têm uma chance de 30-70 de sobreviver 30 dias PiPS supera esses problemas. Significado do estudo O escore de PiPS-A pode ser calculado para qualquer paciente com câncer avançado que não esteja mais recebendo tratamento modificador da doença e que seja pelo menos tão bom quanto, mas não significativamente melhor do que, uma estimativa de sobrevida. A estimativa prognóstica PiPS-B requer um exame de sangue, mas é estatisticamente significativamente melhor do que a melhor estimativa uni-profissional de sobrevivência. Embora o aumento absoluto na precisão prognóstica não seja grande, PiPS-B compartilha com PiPS-A as vantagens de ser independente da opinião dos clínicos e de ser reprodutível e comparável entre as configurações. Em um contexto clínico, acreditamos que as estimativas de PiPS seriam geralmente usadas para informar e aumentar as próprias estimativas subjetivas dos clínicos (em vez de substituí-las). No entanto, nosso estudo sugere que a estimativa de sobrevivência PiPS-B poderia agora atuar como a referência contra a qual são avaliadas novas ferramentas de prognóstico. Esperamos que isso seja o primeiro passo em um processo incremental de melhorar a precisão prognóstica à medida que novos indicadores são testados contra os modelos PiPS e depois incorporados neles. Unanswered questions and further research Although the PiPS prognostic scores have been developed in a robust fashion, further validation work is needed before the scales can be recommended for use in routine clinical practice. The clinical information needed to calculate the PiPS scores is easily obtained. However, although the scores can be calculated with minimal arithmetical effort, they cannot be directly or easily calculated at the bedside. We have therefore produced a simple computer based interface for the PiPS instruments.38 We plan to develop this tool so that the algorithms will be available across a range of platforms and will allow users to rapidly convert clinical data into prognostic estimate categories. As previously described, we have tested the PiPS models by using cross validation techniques, but their accuracy has not yet been assessed in independent datasets. The validation of prognostic tools emerged as the highest priority among clinicians and researchers in a recent consensus workshop on prognostication.39 We are planning a large prospective multicentre external validation study to include an assessment of users (clinicians, patients, and carers) views about the models and the best way for data to be presented to accurately reflect the degree of uncertainty inherent in the models. What is already known on this topic Prognostic information is valued by patients, carers, and healthcare professionals Clinicians predictions of survival are the mainstay of current practice but are unreliable, over-optimistic, and subjective What this study adds Two prognostic scores have been created, both of which are able to predict whether patients will survive for days, weeks, or months Both scores are independent of clinicians subjective estimates of survival, and both are at least as accurate as a clinicians estimate One of the prognostic scores (which requires a blood test) is significantly better than an individual doctors or nurses prediction, but neither scale is significantly more accurate than a multi-professional estimate of survival Cite this as: BMJ 2017343:d4920 We thank the following colleagues for their help with this study: Rehana Bakawala, Mike Bennett, Teresa Beynon, Cath Blinman, Patricia Brayden, Helen Brunskill, Kate Crossland, Alison Cubbitt, Rachel Glascott, Anita Griggs, Anne Harbison, Debra Hart, Philip Lomax, Caroline Lucas, Wendy Makin, Oliver Minton, Paul Perkins, Marek Plaskota, Dai Roberts, Katie Richies, Susan Salt, Ileana Samanidis, Margaret Saunders, Jennifer Todd, Catherine Waight, Nicola Wilderspin, Gail Wiley, and Julie Young. We also thank John Ellershaw for chairing the steering committee and Robert Godsill for providing a service users perspective. Thanks go to Rosie Head for administrative support and data management. Thanks also go to the following hospices and palliative care units for their participation in the study: Arthur Rank House (Cambridge), Worcestershire Royal Hospital, St Johns Hospice (Lancaster), Gloucestershire Hospitals NHS Foundation Trust, Pasque Hospice (Luton), Guys and St Thomas NHS Foundation Trust (London), Princess Alice Hospice (Esher), Bolton Hospice, St Catherines Hospice (Crawley), St Georges Hospital NHS Trust (London), Surrey and Sussex Healthcare NHS Trust, St Anns Hospice (Manchester), Christie Hospital NHS Foundation Trust (Manchester), Nightingale Macmillan Unit (Derby), Trinity Hospice (London), and Trinity Hospice (Blackpool). Contributions: PCS, BG, VK, CT, CR, LK, and SB contributed to the conception and design of the study. CR, MG, and BG contributed to the analysis of data. All authors contributed to the interpretation of data, the drafting or revising of the manuscript, and final approval for publication. PCS is the guarantor. Funding: This study was funded by Cancer Research UK (grant number C11075A6126). SB is funded by Macmillan Cancer Support and the NIHR CLAHRC (Collaborations for Leadership in Applied Health Research and Care) for Cambridgeshire and Peterborough. Competing interests: All authors have completed the Unified Competing Interest form at icmje. orgcoidisclosure. pdf (available on request from the corresponding author) and declare: support from Cancer Research UK (CRUK) for the submitted work no financial relationships with any organisations that might have an interest in the submitted work in the previous three years no other relationships or activities that could appear to have influenced the submitted work. Ethical approval: This study was approved by the Wandsworth Multi-centre Research Ethics Committee. Site specific approval and research and development approval were obtained for participating units. Exemption from Section 60 of the Health and Social Care Act (2001) was obtained from the Patient Information Advisory Group (PIAG). This allows the records of incompetent patients to be accessed without explicit consent so that study variables can be recorded and patients flagged for mortality purposes with the NHS Information Centre. Consent was given by competent patients and assent by the relativescarers of incompetent patients. Data sharing: No additional data available. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-commercial License, which permits use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited, the use is non commercial and is otherwise in compliance with the license. See: creativecommons. orglicensesby-nc2.0 and creativecommons. orglicensesby-nc2.0legalcode . References Adams E, Boulton M, Watson E. The information needs of partners and family members of cancer patients: a systematic literature review. Patient Educ Couns 2009 77. 179 -86. Degner LF, Kristjanson LJ, Bowman D, Sloan JA, Carriere KC, ONeill J, et al. Information needs and decisional preferences in women with breast cancer. JAMA 1997 277. 1485 -92. Steinhauser KE, Christakis NA, Clipp EC, McNeilly M, Grambow S, Parker J, et al. Preparing for the end of life: preferences of patients, families, physicians, and other care providers. J Pain Symptom Manage 2001 22. 727 -37. Kirk P, Kirk I, Kristjanson LJ. What do patients receiving palliative care for cancer and their families want to be told A Canadian and Australian qualitative study. BMJ 2004 328. 1343. Kutner JS, Steiner JF, Corbett KK, Jahnigen DW, Barton PL. Information needs in terminal illness. Soc Sci Med 1999 48. 1341 -52.