Matius Gittins Forex

Strategi Perdagangan Forex Saugus Massachusetts Strategi Perdagangan Forex Chatham New York Order Cepat Ultra Order. Server IC Markets MetaTrader 4 terletak di pusat data Equinix NY4 di New York. Data center NY4 yang disebut sebagai ekosistem finansial adalah rumah bagi lebih dari 600 perusahaan jual beli sisi, bursa, perdagangan Strategi Perdagangan Valas Macedon New York Online Trading Academy New York Daftar sampel sampel gratis, resume template, contoh resume, format resume dan surat pengantar. Lanjutkan menulis tip, saran dan panduan untuk berbagai pekerjaan dan perusahaan. Testimoni Pelanggan. Pengarang: propeciajettibraftica propecianorxpharmacy1thussyrum 8211 propecia Bagaimana cara menggunakan Moving Average (MA) untuk menciptakan strategi trading forex Karena ini adalah strategi perdagangan jangka pendek, pindahkan stop loss secara agresif saat keuntungan yang ditunjukkan dalam perdagangan meningkat. Pedagang valas sering menggunakan crossover MA jangka pendek MA jangka panjang sebagai dasar strategi trading. Baca nysb03-13057199.pdf text version EXHIBIT 1. Halaman 3 dari 595 Pemberitahuan Permulaan untuk Allegiance Telecom. Jumlah total pesta: 26108 Mode Belajar Informatif Panduan trading forex untuk pemula 8211 Topik meliputi pelajaran Forex, strategi trading, analisa teknikal dan tutorial platform FX. Pelajari Forex 8230 Waltham, MA (ReleaseWire) 01122015 Monster Forex telah meluncurkan alamat Robot Terbaik 8230 dari pengembang mereka bisa mendapatkan bantuan pada waktu yang tepat. Strategi trading EA adalah mengunci keuntungan sesegera mungkin sambil menjaga 8230 Sangat sedikit orang yang tersedia untuk bertransaksi forex purna waktu. Seringkali pedagang melakukan perdagangan di tempat kerja, makan siang atau malam hari. Masalah dengan jenis perdagangan ini adalah bahwa dengan 8230 Michael O039Brien, Wakil Presiden, Direktur Perdagangan Global, EATON VANCE 8230 Matthew Gittins, Managing Director, Kepala Strategi dan Penjualan Pasar, SPECTRA 8230 Chung Ma, Manajer Portofolio, Kepala Manajemen Mata Uang, VIRGINIA 8230 Berikut adalah contoh strategi yang mulai gagal setelah dikerahkan (pada akun Forex uang hidup 8230 trader ini hanya akan kehilangan 40 akun tradingnya (menggunakan strategi perdagangan kurva ekuitas MA 10) Forex Trading Strategi 85638 Strategi Trading Forex dari Trader Top OANDAReview stratistik perdagangan mata uang dari 100 trader forex paling menguntungkan dan paling tidak menguntungkan di OANDA. Temukan strategi trading forex yang bekerja dengan 8230 Seerhub adalah rumah bagi strategi trading forex otomatis yang sangat canggih yang disesuaikan. Ke akun perorangan Anda Strategi Perdagangan Forex 77662 Strategi Perdagangan Perpustakaan Umum Chelmsford Sab 7 Mei 823 0 Panera Bread: Porter Square Shopping Centre, 5 White St, Cambridge, MA (peta). Viktor neha 8230 Strategi Perdagangan Valas 77662 Strategi Perdagangan Forex Texas Jackson Michigan 4 hari yang lalu 8230 Memamerkan keahlian trading Anda terhadap rekan-rekan Anda di FXCM039 10.000 8230 A. S.197 12A Bulanan. B. St Cloud, Minnesota, U. S.196 13N. V. Jackson, New 8230 18 S. V. Wyoming, Michigan, A. S.174 19E. J. Cuyahoga Falls, Ohio, US172 8230. Strategi Perdagangan middot Meningkatkan Kinerja middot Forex Trading Contest 8230 Exhibit 21.01 Citigroup Inc. Strategi Trading Forex Macedon New York Online Trading Academy New York City hadir untuk setiap langkah perjalanan pendidikan perdagangan Anda dengan kursus Di saham, forex, options, futures dan lainnya. 8230 membuat keputusan investasi yang lebih cerdas dengan menggunakan Strategi Permintaan dan Permintaan Paten kami. Konferensi perdagangan FX must-attend yang menentukan strategi perdagangan dan teknologi baru. Mei 2006 8211 Mei 2015 (9 Post navigationDevelopment of Prognosis in the Palliative care Study (PiPS) model prediktor untuk memperbaiki prognostikasi pada kanker lanjut: studi kohort prospektif Bridget Gwilliam, peneliti klinis 1, Vaughan Keeley, konsultan dalam pengobatan paliatif 2, Chris Todd. Profesor perawatan primer dan kesehatan masyarakat dan direktur penelitian 3, Matthew Gittins, ahli statistik 4, Chris Roberts, pembaca dalam biostatistik 4, Laura Kelly Konsultan Macmillan dalam pengobatan paliatif 5, Stephen Barclay Macmillan peneliti post-doktoral 6, Patrick C Pembaca dalam pengobatan paliatif 1 1 Divisi Kependudukan, Ilmu Kesehatan dan Pendidikan, St Georges University of London, London SW17 0RE, Inggris 2 Royal Derby Hospital, Derby, Inggris 3 School of Nursing, Midwifery and Social Work, University of Manchester, Manchester, Inggris 4 Ilmu Kesehatan, Sekolah Pengobatan Berbasis Komunitas, Universitas Manchester 5 Konsultan Macmillan di Tim Perawatan Paliatif, Hos Surrey Timur Pital, Surrey dan Sussex Healthcare NHS Trust, Redhill, Surrey, Inggris 6 General Practice and Primary Care Research Unit, Departemen Kesehatan Masyarakat dan Perawatan Primer, Institut Kesehatan Masyarakat, Cambridge, Inggris Korespondensi pada: PC Stone pstone sgul. ac. uk Diterima 4 Juli 2011 Tujuan Untuk mengembangkan indikator prognostik baru untuk digunakan pada pasien dengan kanker lanjut yang secara signifikan lebih baik daripada perkiraan dokter tentang kelangsungan hidup. Desain Studi kohort prospektif multicentre observasional. Menetapkan 18 layanan perawatan paliatif di Inggris (termasuk rumah sakit, tim dukungan rumah sakit, dan tim komunitas). Peserta 1018 pasien dengan kanker stadium lanjut atau metastasis lokal, tidak lagi dirawat karena kanker, dan baru-baru ini merujuk pada layanan perawatan paliatif. Ukuran hasil utama Kinerja model komposit untuk memprediksi apakah pasien cenderung bertahan selama berhari-hari (0-13 hari), minggu (14-55 hari), atau bulan (gt55 hari), dibandingkan dengan prediksi kelangsungan hidup dan klinisi yang sebenarnya. Hasil Pada analisis multivariat, 11 variabel inti (denyut nadi, status kesehatan umum, skor tes mental, status kinerja, kehadiran anoreksia, adanya situs penyakit metastasis, adanya metastasis hati, protein reaktif C, hitung darah putih, jumlah trombosit , Dan urea) secara independen memprediksi kelangsungan hidup dua minggu dan dua bulan. Empat variabel memiliki signifikansi prognostik hanya untuk kelangsungan hidup dua minggu (dyspnoea, disfagia, metastase tulang, dan alanine transaminase), dan delapan variabel memiliki signifikansi prognostik hanya untuk kelangsungan hidup dua bulan (kanker payudara primer, kanker kelamin laki-laki, kelelahan, kehilangan berat badan, limfosit Hitung, jumlah neutrofil, alkali fosfatase, dan albumin). Model prognostik terpisah dibuat untuk pasien tanpa (PiPS-A) atau dengan (PiPS-B) hasil darah. Daerah di bawah kurva untuk semua model bervariasi antara 0,79 dan 0,86. Kesepakatan mutlak antara prediksi bertahan hidup dan PiPS adalah 57,3 (setelah koreksi untuk optimisme berlebihan). Tingkat kelangsungan hidup rata-rata di seluruh kategori PiPS-A adalah 5, 33, dan 92 hari dan kelangsungan hidup di kategori PiPS-B adalah 7, 32, dan 100,5 hari. Semua model dilakukan sebaik, atau lebih baik dari perkiraan dokter tentang kelangsungan hidup. Kesimpulan Pada pasien dengan kanker lanjut tidak lagi diobati, kombinasi antara variabel klinis dan laboratorium dapat dipercaya memprediksi kelangsungan hidup dua minggu dan dua bulan. Pendahuluan Penderita kanker lanjut usia dan perawat mereka sering ingin mengetahui berapa lama mereka harus tinggal.1 1 Informasi prognostik yang akurat dapat memberi waktu pada pasien untuk mempersiapkan kematian mereka yang akan datang.3 Studi kualitatif menunjukkan bahwa pasien dalam perawatan paliatif ingin diberikan Informasi prognostik yang jujur ​​dan akurat namun informasi ini perlu dibagikan secara sensitif dan dengan cara yang menghormati pasien ingin mempertahankan harapan.4 5 Informasi prognostik juga penting bagi dokter. Perkiraan kelangsungan hidup yang realistis dapat memberi tahu keputusan tentang kesesuaian intervensi medis dan waktu rujukan ke layanan perawatan khusus paliatif atau masuk ke rumah sakit. Prediksi dokter secara rutin digunakan untuk memprioritaskan pasien yang cocok untuk dimasukkan dalam program seperti Gold Standards Framework, 6 untuk menentukan pasien mana yang sesuai untuk pengaturan pelacakan cepat untuk rujukan ke perawatan masyarakat, dan untuk menentukan kelayakan uji klinis. Prediktor klinis untuk bertahan hidup tidak akurat dan terlalu optimis.7 Lagipula, perkiraan mereka dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti pelatihan, pengalaman, senioritas, dan tingkat kenalan dengan pasien.8 Karena alasan ini, prediksi seorang dokter bukanlah hal yang sangat dapat diandalkan atau Metode yang kuat untuk memprediksi kelangsungan hidup. Tidak ada yang kurang, prediksi dokter banyak digunakan, dan usaha untuk menghasilkan jawaban yang lebih standar terhadap pertanyaan Berapa lama saya harus dapat menunjukkan bahwa setidaknya sama andal dengan pendekatan ini. Penelitian sebelumnya telah mengidentifikasi beberapa variabel klinis dan laboratorium yang memprediksi kelangsungan hidup pada pasien dengan kanker lanjut.9 10 Alat prognostik telah diciptakan dengan menggunakan sistem penilaian yang berasal dari kombinasi dari variabel-variabel ini.11 Beberapa alat ini mencakup perkiraan subjektif para klinisi.12 13 Beberapa bergantung Pada peringkat pengamat variabel klinis namun tidak mempertimbangkan nilai tambah dari data laboratorium.14 15 Beberapa alat mencakup data laboratorium namun akibatnya hanya dapat diterapkan bila data tersebut tersedia.13 16 17 Beberapa alat dikembangkan dengan hanya menggunakan pasien yang kompeten, 13 16 17 sedangkan pasien yang bingung dimasukkan dalam proses pengembangan perangkat perkakas lainnya.14 Salah satu kritik penting terhadap alat yang ada adalah bahwa kinerjanya belum sesuai dengan prediksi dokter tentang kelangsungan hidup, sehingga sulit menilai kegunaan sisik ini. Dalam praktek klinis. Kami berusaha mengembangkan alat prognostik yang bisa dengan mudah diterapkan dalam praktik klinis. Penderita kanker stadium lanjut seringkali rapuh, rentan, atau bingung. Banyak pasien tidak mau menjalani prosedur lebih lanjut (bahkan tes darah). Untuk menghasilkan alat prognostik praktis, kami bertujuan untuk menciptakan sistem penilaian gabungan yang dapat digunakan pada pasien kompeten dan tidak kompeten dan terlepas dari apakah data laboratorium tersedia. Kami ingin mengembangkan sistem penilaian yang berlaku di berbagai rangkaian perawatan paliatif (rumah sakit, rumah sakit, dan masyarakat). Selain itu, kami ingin menghasilkan skala yang tidak bergantung pada perkiraan dokter tentang kelangsungan hidup namun setidaknya sama akuratnya dengan prediksi terbaik mereka. Pengaturan studi Ini adalah studi multicentre yang melibatkan 18 layanan perawatan paliatif di seluruh Inggris. Unit yang berpartisipasi termasuk tim dukungan rumah sakit, unit rawat inap di rumah sakit, pusat hari, dan tim perawatan paliatif komunitas. Kami mengumpulkan data antara bulan Maret 2006 dan Agustus 2009 dan menindaklanjuti semua pasien selama minimal tiga bulan setelah perekrutan. Populasi pasien Pasien memenuhi syarat untuk berpartisipasi dalam penelitian ini jika mereka baru saja merujuk ke layanan perawatan paliatif yang relevan dengan diagnosis kanker stadium lanjut (lokal yang luas atau metastasis) yang tidak dapat disembuhkan. Pasien yang memenuhi syarat tidak lagi menerima pengobatan aktif untuk kanker, dan tidak ada lagi perawatan modifikasi penyakit yang direncanakan. Pasien dengan tumor sensitif hormon yang masih menerima terapi hormon namun yang telah mengembangkan penyakit tahan hormon berhak mengikuti, seperti juga pasien yang menerima radioterapi paliatif yang tidak diharapkan dapat memperpanjang kelangsungan hidup (misalnya untuk metastase tulang). Kedua pasien yang kompeten dan tidak kompeten memenuhi syarat. Kami membatasi penilaian penelitian pada pasien yang tidak kompeten terhadap penilaian pemeriksa status klinis dan ekstraksi informasi dari catatan kasus (kuesioner dan tes darah tidak dilakukan pada pasien yang tidak kompeten). Kajian studi Tinjauan sistematis terhadap studi yang melibatkan pasien dengan kanker lanjut mengidentifikasi beberapa variabel dengan bukti apologis utilitas prognostik yang baik.9 10 Variabel ini membentuk dasar penilaian kami pada peserta studi. Daftar periksa gejala pengamat, status kinerja, dan status kesehatan global. Dengan berkonsultasi dengan tim klinis, seorang peneliti melengkapi daftar gejala berikut ini: rasa sakit, sesak napas saat istirahat, kehilangan nafsu makan, mulut kering, sulit menelan, dan kelelahan. Kami mencatat gejala ini sebagai ada atau tidak ada. Kami mencatat status kinerja Onkologi Kelompok Koperasi Timur (ECOG). 19 Skor ECOG bervariasi antara 0 dan 4 (kemampuan fungsional normal, dikompres ke tempat tidur atau kursi dan memerlukan semua perawatan). Kami mencatat status kesehatan global dengan menggunakan skala tujuh titik studi khusus (kesehatan yang sangat buruk, kesehatan yang normal). Pengamatan klinis Kami mengukur berat dan tinggi badan bila memungkinkan dan bertanya kepada pasien atau perawat mereka apakah penurunan berat badan telah terjadi selama bulan sebelumnya. Kami mencatat denyut nadi dan adanya edema pitting atau asites yang jelas terlihat secara klinis. Skor tes mental yang disingkat Kami menggunakan skor tes mental yang disingkat untuk menilai status kognitif.20 Meskipun bukan penilaian fungsi kognitif yang komprehensif, skala 10 item ini sering digunakan dalam praktik klinis untuk menyaring pasien karena kebingungan. Kami memilihnya untuk kemudahan administrasi dan karena ini mencerminkan jenis penilaian yang biasa dilakukan dalam praktik klinis. Untuk alasan etis, pasien yang dianggap tidak kompeten tidak diwawancarai untuk penelitian ini namun mendapat skor 0. Klinik prediksi kelangsungan hidup Kami meminta dokter untuk memprediksi kelangsungan hidup pasien dengan menggunakan salah satu dari empat kategori: hari (yaitu , Kurang dari 14 hari), minggu (dari dua minggu sampai kurang dari delapan minggu), bulan (dari dua bulan sampai kurang dari 12 bulan), dan tahun (12 bulan atau lebih). Kami memilih kategori ini karena mereka memiliki validitas wajah terbesar di antara praktisi perawatan paliatif. Dokter jarang membuat prediksi yang tepat, dan meminta dokter untuk memprediksi kelangsungan hidup sampai hari atau minggu terdekat akan menghasilkan ramalan prognostik yang sangat akurat. Selain itu, Pedoman Indikator Prognostik Departemen Kesehatan, yang dikeluarkan sebagai bagian dari Kerangka Standar Emas, 6 merekomendasikan kategori ini. Periset memperoleh seorang dokter memperkirakan secara independen baik dari dokter maupun perawat. Bila perkiraan ini setuju, kami juga menganggap ini sebagai perkiraan multi-profesional yang disepakati. Bila ada perbedaan antara dokter, kami meminta mereka untuk mendiskusikan kasus tersebut dan sampai pada perkiraan yang disepakati secara eksplisit. Karena hanya sejumlah kecil partisipan yang diperkirakan akan bertahan selama bertahun-tahun, kami menyertakan pasien-pasien ini dengan perkiraan masa bertahan hidup selama berbulan-bulan dalam semua analisis. Variabel demografis, penyakit terkait, dan pengobatan Kami mencatat usia, jenis kelamin, etnisitas, status perkawinan, tempat tinggal normal, diagnosis, dan tingkat penyakit (tempat tumor primer dan keberadaan dan lokasi penyakit metastatik). Kami juga mencatat informasi tentang tingkat perawatan sebelumnya, waktu sejak diagnosis asli, dan waktu sejak pengobatan terakhir untuk kanker telah diberikan. Kami mengumpulkan data tentang kelangsungan hidup dari masuk ke penelitian ini dengan memanjikan semua pasien untuk mortalitas dengan Pusat Informasi NHS. Komorbiditas Kami mencatat komorbiditas dengan menggunakan Indeks Co-morbiditas Charlson.21 Ini memberikan ukuran tingkat keseluruhan penyakit komorbid dengan menggunakan sistem penilaian empat titik (0no penyakit komorbid, 3 presensi komorbiditas multipel atau berat). Variabel laboratorium (bila tersedia) Kami meminta semua pasien yang kompeten yang setuju untuk berpartisipasi dalam penelitian ini untuk menyediakan spesimen darah untuk analisis parameter hemat dan biokimia. Kami tidak memerlukan pasien yang tidak kompeten untuk menyediakan spesimen darah untuk analisis. Namun, jika hasil seperti itu tersedia dari praktik klinis (dalam waktu empat hari setelah masuk studi), kami memasukkan mereka ke dalam database penelitian dan memasukkannya ke dalam analisis. Data tambahan Kami meminta pasien yang kompeten untuk melengkapi daftar gejala, status kinerja ECOG, dan status kesehatan global. Kami juga meminta pasien yang kompeten apakah mereka ingin memperkirakan prognosis mereka sendiri. Kami tidak menggunakan data ini dalam generasi skor prognostik yang dilaporkan di sini, dan mereka akan dilaporkan di tempat lain. Prosedur Kami memelihara log skrining semua rujukan klinis ke unit yang berpartisipasi. Kami mengidentifikasi pasien kompeten yang memenuhi syarat dan, dengan kesepakatan tim klinis, memberi mereka informasi dan mengundang mereka untuk berpartisipasi. Kami juga menginformasikan kerabat atau perawat pasien yang tidak kompeten dan meminta persetujuan mereka. Kami menilai peserta studi dua kali seminggu terpisah: tes darah tidak diulang secara khusus untuk penelitian ini, karena ini dinilai terlalu berat bagi peserta. Kami hanya menggunakan data dari penilaian awal untuk menyusun alat prognostik yang dijelaskan dalam makalah ini, dan data dari penilaian kedua tidak disajikan. Kami menghitung kelangsungan hidup (dalam beberapa hari) sejak tanggal masuk studi. Metode statistik Kami membangun database dan memeriksa data untuk akurasi dan nilai yang hilang. Kami termasuk dalam analisis model bangunan bahwa variabel-variabel yang kita anggap a priori sebagai prediktor untuk bertahan hidup berdasarkan pengetahuan klinis dan hanya sejumlah kecil data yang hilang (lt6 data hilang untuk semua variabel yang disertakan kecuali protein reaktif C, untuk Dimana 13 data hilang). Kami menyertakan peserta dengan data yang tidak lengkap dalam analisis dengan menggunakan beberapa imputasi dengan persamaan dirantai, 22 23 dengan 20 imputasi. Tidak ada konsensus mengenai metode terbaik untuk memilih variabel untuk dimasukkan ke dalam alat prediksi, namun eliminasi ke belakang umumnya merupakan metode yang disukai, dan kami memilihnya untuk analisis ini.24 Untuk mengurangi beban komputasi, kami menggunakan imputasi tunggal untuk tahap awal Seleksi mundur dengan nilai P cut-off 0,3 sebelum menyelesaikan pemilihan variabel dengan menggunakan beberapa imputasi dengan nilai P cut-off 0,05. Kami melakukan analisis ini untuk hasil pada dua minggu (14 hari) dan dua bulan (56 hari) kelangsungan hidup di kedua kumpulan lengkap (model PiPS A) dan kumpulan data yang dibatasi yang diperoleh dari peserta yang mendapatkan hasil darah (model PiPS B) Memberikan empat model dalam semua. Strategi pemodelan alternatif akan menggunakan model logistik ordinal tunggal, namun data tersebut tidak memenuhi asumsi odds odds, terbukti dari perbedaan antara model dua minggu dan dua bulan untuk kedua model PiPS A dan B. Kami memperkirakan tingkat di atas - Optimisme pada setiap model dengan menggunakan teknik bootstrap, 22 25 26 27 di mana kita menggambar sampel bootstrap dari dataset asli dan kemudian mengulangi prosedur pemilihan model yang lengkap untuk mengembangkan model baru. Kami kemudian memperkirakan optimisme sebagai perbedaan kinerja antara sampel bootstrap dan dataset asli. Kami menggunakan rata-rata optimisme atas semua 1000 bootstraps sebagai faktor koreksi untuk kinerja model asli berdasarkan dataset penuh. Kami menilai kebaikan model dengan menggunakan area di bawah kurva karakteristik operasi receiver. Kami menggabungkan prediksi model untuk dua minggu dan dua bulan titik potong untuk menghasilkan prediksi kategoris tentang kelangsungan hidup (hari, minggu, atau bulan) yang dapat dibandingkan langsung dengan perkiraan dokter. Salah satu batasan dari dua model logistik adalah beberapa peserta dapat diklasifikasikan sebagai memiliki ketahanan hidup kurang dari dua minggu dan lebih dari dua bulan. Ini terjadi hanya pada satu kesempatan, dan kami mengklasifikasikan kasus ini sebagai memiliki kelangsungan hidup antara dua minggu dan dua bulan. Kami menggunakan bobot linear untuk membandingkan kinerja klinisi dengan model (setelah penyesuaian untuk optimisme berlebihan), karena ini rata-rata koefisien untuk ambang dua minggu dan dua bulan.28 Kami merencanakan kurva kelangsungan hidup Kaplan-Meier untuk masing-masing Tiga kelompok risiko (hari, minggu, dan bulan) dan menggunakan statistik Harrels C untuk mengukur konkordansi.29 Selama masa studi, 7017 pasien yang memenuhi syarat berturut-turut diidentifikasi di 18 layanan perawatan paliatif yang berpartisipasi. Tim peneliti hanya bisa mengakses 2401 pasien yang memenuhi syarat (gambar 1). Alasan paling umum untuk kegagalan mengakses pasien adalah debit atau kematian sebelum didekati oleh tim peneliti. Tim klinis tersebut menolak para peneliti mengakses pasien yang memenuhi syarat pada 1102 kali, karena mereka menilai bahwa keterlibatan dalam sebuah penelitian akan terbukti terlalu mengganggu bagi pasien atau perawat mereka. Dari 2401 pasien yang didekati oleh tim peneliti, 1023 (43) setuju untuk berpartisipasi (780 kompeten, 243 pasien tidak kompeten). Tidak ada perbedaan signifikan dalam usia, jenis kelamin, atau distribusi diagnosis yang ada antara pasien yang direkrut dan pasien yang memenuhi syarat yang tidak direkrut. Lima pasien dikeluarkan dari kumpulan data: satu kemudian didiagnosis memiliki tumor primer baru dan tidak lagi memenuhi kriteria kelayakan, dua memilih untuk menarik diri, dan dua direkrut dua kali karena kesalahan. Sampel akhir terdiri dari 1018 peserta. Tabel 1 dan 2 menunjukkan karakteristik sampel penelitian. Tingkat kelangsungan hidup rata-rata kelompok adalah 34 hari. Dengan menggunakan model PiPS-A (gambar 2), kelangsungan hidup rata-rata pasien yang diperkirakan bertahan selama lima hari, yang diperkirakan bertahan minggu adalah 33 hari, dan yang diperkirakan bertahan bulan adalah 92 hari (konkordansi Harrells ( C) statistik0.69). Untuk model PiPS-B (gambar 3), kelangsungan hidup rata-rata setara tujuh hari, 32 hari, dan 100,5 hari (C0, 67). Gambar 2 kurva bertahan Kaplan-Meier untuk model PiPS-A. Grafik menunjukkan kurva bertahan hidup untuk tiga kelompok prognostik yang diidentifikasi oleh skor PiPS-A. Garis vertikal menunjukkan ketahanan hidup pada titik potong tertentu 14 dan 56 hari. Indeks Harrells C didefinisikan sebagai proporsi pasangan peserta di mana prediksi dan hasil sesuai, dan C0.6894 menunjukkan bahwa nilai PiPS-A dapat benar memesan waktu bertahan untuk pasangan peserta 68,9 waktu Diskusi Dalam studi multicentre yang besar dan prospektif ini, , Kami telah mengembangkan dan memvalidasi empat model prognostik untuk memprediksi kelangsungan hidup pasien perawatan paliatif dengan kanker lanjut. Model ini dapat mengidentifikasi pasien yang andal dengan perkiraan hari, minggu, atau bulan yang diharapkan dan dapat digunakan pada pasien yang kompeten atau tidak kompeten dan dalam keadaan ketika hasil darah tersedia dan bila penyelidikan tambahan tidak sesuai. Bila dikombinasikan, model prognostik setidaknya sama bagusnya dengan perkiraan klinis multi-profesional tentang kelangsungan hidup saat hasil darah tersedia, modelnya secara signifikan lebih baik daripada perkiraan dokter atau perawat (tapi bukan perkiraan multi-profesional). Kekuatan penelitian Studi kami memiliki beberapa kekuatan. Tujuan utamanya adalah untuk mengembangkan sistem penilaian prognostik yang secara signifikan lebih baik daripada (dan independen dari) prediksi klinis tentang kelangsungan hidup. Tidak ada penelitian sebelumnya yang mencoba membandingkan kinerja mereka dengan praktik klinis terbaik saat ini dengan cara ini. Sebagai hasilnya, kami dapat menunjukkan bahwa nilai PiPS lebih baik daripada prediksi klinis spesialis terbaik uni-profesional untuk bertahan hidup. Semua variabel yang dinilai sebagai bagian dari studi PiPS sebelumnya diidentifikasi dalam tinjauan sistematis karena kemungkinan prognostik, 9 10 dan variabel terakhir yang termasuk dalam model kami telah ditemukan sebagai prediktor yang dapat diandalkan untuk bertahan hidup dalam kelompok pasien heterogen yang besar. Dengan kanker lanjut dalam berbagai setting yang berbeda (rumah sakit, hospice, dan community). Ini mendukung generalisabilitas hasil kami. Keputusan kami untuk menggabungkan model prognostik untuk menghasilkan estimasi kategoris untuk bertahan hidup (dalam hal hari, minggu, atau bulan) juga dapat dianggap sebagai kekuatan penelitian. Algoritma PiPS yang dihasilkan menghasilkan perkiraan kelangsungan hidup yang bermakna secara klinis dan dapat langsung dibandingkan dengan perkiraan dokter sendiri. Kelemahan studi Studi kami juga memiliki beberapa keterbatasan. Meskipun kami mencoba untuk mempelajari semua pasien yang dapat dievaluasi, beberapa di antaranya tidak dapat diakses karena perawatan oleh petugas klinis. Fenomena pemeliharaan gambut adalah masalah umum dalam studi perawatan paliatif, 30 31 mencerminkan keinginan oleh staf klinis untuk melindungi pasien dari beban keterlibatan yang dirasakan dalam studi klinis. Rekrutmen selektif semacam itu dapat mendistorsi temuan jika membuat sampel penelitian tidak representatif dari populasi yang diminati. Sadar bahwa ini adalah keterbatasan potensial untuk penelitian kami, kami menginvestasikan banyak upaya untuk mendokumentasikan secara akurat arus pasien melalui proses penelitian. Sebagian besar penelitian prognostik paliatif sebelumnya tidak perlu bergantung pada persetujuan pasien sebelum perekrutan atau hanya melaporkan hasil dari pasien yang dievaluasi.12 13 18 32 Sebaliknya, kami mencatat data tentang semua rujukan ke unit yang berpartisipasi dan mencoba mendokumentasikan alasan mengapa kami bisa Tidak mengevaluasi beberapa pasien. Fakta bahwa banyak pasien yang berpotensi memenuhi syarat untuk penelitian kami tidak dapat dievaluasi mengecewakan, namun ini mencerminkan kenyataan berurusan dengan pasien yang memiliki penyakit lanjut. Kami tidak menemukan perbedaan signifikan dalam usia, jenis kelamin, atau diagnosis antara pasien yang dapat dievaluasi dan yang tidak dapat dievaluasi. Alasan paling umum mengapa pasien tidak dievaluasi adalah karena mereka berada di bawah perawatan tim perawatan paliatif hanya dalam waktu yang sangat singkat (n1899), jadi cukup waktu tersedia untuk mendapatkan informed consent bahwa tim perawatan kesehatan menganggap bahwa pembahasan tentang prognosis akan Terlalu memprihatinkan (n1102) atau bahwa pasien menolak tawaran dari tim layanan kesehatan untuk berbicara dengan peneliti tentang penelitian ini (n578). Semua alasan untuk kegagalan mengevaluasi pasien dengan skor PiPS juga berkaitan dengan situasi dunia nyata. Oleh karena itu, kami dapat berpendapat bahwa sampel pasien yang direkrut untuk penelitian kami adalah perwakilan dari jenis pasien yang akan ditawari evaluasi PiPS dalam praktik klinis. Keterbatasan lain dari penelitian kami adalah bahwa hasilnya belum dievaluasi pada populasi independen. Mengembangkan model prognostik dan mengujinya pada populasi yang sama diketahui menghasilkan terlalu optimis. Pendekatan yang biasa dilakukan untuk validasi silang adalah dengan mengembangkan model dalam satu setengah dari dataset (set pelatihan) dan untuk memvalidasi di bagian lainnya (set pengujian). Bootstrap adalah teknik validasi silang alternatif yang memaksimalkan data penelitian. Ini adalah prosedur re-sampling yang melibatkan pengambilan sampel berulang (dengan penggantian) dari dataset. Validasi bootstrap dalam penelitian ini memungkinkan kita untuk mengoreksi terlalu optimisme dalam pengembangan model dan masih menunjukkan bahwa prediksi PiPS sangat kuat. Namun, validasi eksternal dalam kohort terpisah masih diperlukan untuk mengkonfirmasi keakuratan prediktif model yang diajukan. Penelitian kami terbatas untuk menentukan keakuratan statistik algoritma prognostik PiPS. Kami tidak menilai apakah pengenalan skor PiPS ke dalam hasil praktik klinis dalam perbaikan perawatan pasien yang terbukti. Penelitian selanjutnya harus mencakup penilaian terhadap utilitas klinis serta keabsahan statistik skor PiPS. Hubungan dengan penelitian lain Model PiPS menawarkan beberapa keuntungan yang pasti dibandingkan metode yang ada untuk memprediksi kelangsungan hidup populasi pasien ini. Metode prognostikasi yang paling umum adalah prediksi dokter tentang kelangsungan hidup. Namun, karena ini adalah penilaian subjektif, prediksi tidak dapat distandarisasi di seluruh situs atau dari waktu ke waktu. Kurangnya konsistensi ini berarti bahwa mengandalkan prediksi dokter tentang kelangsungan hidup bukanlah metode yang tepat untuk mengidentifikasi pasien yang dimasukkan dalam uji klinis, untuk rujukan ke layanan spesialis, atau untuk diskusi dengan pasien dan keluarga tentang masa depan. Algoritma penilaian PiPS-A, walaupun tidak lebih akurat daripada perkiraan prognostik multi-profesional, memberikan keluaran yang obyektif dan berulang dan paling tidak akan memberikan metode reproduksi yang sangat baik untuk menilai kelayakan studi penelitian. Ketika hasil darah tersedia, skor PiPS-B secara signifikan lebih akurat daripada perkiraan dokter atau perawat dan dengan demikian dapat memberikan alasan kuat untuk membuat banyak keputusan tentang pengobatan. Selain perkiraan dokter, metode yang paling banyak dipelajari untuk memprediksi kelangsungan hidup pada pasien dengan kanker lanjut mungkin adalah skor prognosis paliatif.12 13 Skor ini dihitung dari enam variabel, yang salah satunya merupakan prediksi dokter. Setiap variabel diberikan skor parsial yang bergantung pada ukuran koefisien regresi. Total skor prognostik paliatif dapat berkisar antara 0 dan 17,5 dan menentukan tiga kategori prognostik yang mewakili probabilitas hidup 30 hari yang berbeda (lt30, 30-70, dan gt70). Skor prognostik paliatif kemudian divalidasi dalam beberapa penelitian klinis.33 34 35 36 37 Salah satu kekurangannya adalah bobot berat yang dikaitkan dengan prediksi dokter tentang kelangsungan hidup skor parsial untuk prediksi dokter dapat mewakili 8.817,5 (49) Dari total skor Selain itu, dokter diminta memberikan perkiraan prognostik yang tidak realistis secara akurat dalam interval dua minggu. Seorang pasien yang diperkirakan tinggal selama tiga sampai empat minggu dengan skor 1,5 poin lebih banyak dari pasien yang diperkirakan bertahan selama lima sampai enam minggu dan 3,5 poin lebih banyak dari pasien yang diperkirakan tinggal selama tujuh sampai 10 minggu. Sebagian besar klinisi enggan menawarkan perkiraan prognostik dengan tingkat presisi ini. Keterbatasan lain dari skor prognostik paliatif adalah sulitnya mengubah kategori prognostik menjadi informasi klinis yang bermakna. Bagaimana seharusnya seorang klinisi (atau pasien) menafsirkan informasi bahwa mereka memiliki kesempatan 30-70 untuk bertahan 30 hari PiPS mengatasi masalah ini. Arti pembelajaran Skor PiPS-A dapat dihitung untuk setiap pasien dengan kanker lanjut yang tidak lagi menerima perawatan untuk memodifikasi penyakit, dan paling tidak sama baiknya, namun tidak secara signifikan lebih baik daripada perkiraan klinisi tentang kelangsungan hidup. Perkiraan prognostik PiPS-B memerlukan tes darah, namun secara statistik jauh lebih baik daripada perkiraan kelangsungan hidup terbaik yang terbaik. Meskipun peningkatan absolut akurasi prognostik tidak besar, saham PiPS-B dengan PiPS-A keuntungan menjadi independen terhadap pendapat dokter dan dapat direproduksi dan dapat dibandingkan di seluruh setting. Dalam konteks klinis, kami percaya bahwa perkiraan PiPS biasanya digunakan untuk menginformasikan dan menambah perkiraan subjektif dari para klinisi (bukan untuk menggantikannya). Namun, penelitian kami menunjukkan bahwa perkiraan kelangsungan hidup PiPS-B sekarang dapat bertindak sebagai patokan terhadap alat prognostik baru yang dinilai. Kami berharap bahwa ini akan bertindak sebagai langkah pertama dalam proses inkremental untuk meningkatkan akurasi prognostik karena indikator baru diuji, dan kemudian dimasukkan ke dalam, model PiPS. Pertanyaan yang belum terjawab dan penelitian lebih lanjut Meskipun skor prognostik PiPS telah dikembangkan dengan cara yang kuat, diperlukan kerja validasi lebih lanjut sebelum timbangan dapat direkomendasikan untuk digunakan dalam praktik klinis rutin. Informasi klinis yang dibutuhkan untuk menghitung skor PiPS mudah didapat. Namun, meski skornya bisa dihitung dengan usaha aritmatika minimal, mereka tidak bisa langsung atau mudah dihitung di samping tempat tidur. 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 2011343: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.