Individual Investigator Profiles of Biospecimen Use in Cancer Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Establishing targets for case accrual is an important component of a strategic plan for a biobank. We have previously assessed overall patterns of biospecimen use in cancer research publications in selected journals. Here we extend this analysis to consider patterns of biospecimen use in relation to cancer research programs developed by individual investigators. METHODS: We selected three individual cancer research investigators whose independent research programs began circa 1986, have been characterized by extensive use of human tumor biospecimens, and have primarily involved translational research in the areas of breast, lung, and ovarian cancer. We analyzed biospecimen and data usage in their career publications categorized by numbers, type, and format, and accompanying annotating data in terms of conformance with BRISQ reporting and ethics related criteria. RESULTS: Biospecimens were used in 313/474 (66%) of publications analyzed. The average number of biospecimens used by these research programs increased six-fold from less than 1000 in 2001-2003 to greater than 6000 in 2010-2012, and the average cohort sizes per article also increased from approximately 50 to 200 cases per study over the same period in most biospecimen categories (p<0.05). The relative proportions of different formats of biospecimens used has varied significantly and continues to change with the emergence of digital biospecimen derived data. In these three translational research programs, BRISQ elements relating to 'Biobank' categories were significantly less well reported for biospecimens used in publications than data corresponding to 'Clinical chart' categories (p<0001). CONCLUSIONS: This study shows that overall use of biospecimens in cancer research has increased significantly and that dynamic variation in the relative use of different biospecimen formats has also occurred. This study also confirms our previous findings on patterns of biospecimen use and also those concerning incomplete reporting of relevant data elements that has not improved in the past decade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».