Overcoming autopsy barriers in pediatric cancer research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 13,000 children annually in the United States and Canada under the age of 20 will be diagnosed with cancer at a mortality approaching 20% 1,2. Tumor samples obtained by autopsy provide an innovative way to study tumor progression, potentially aiding in the discovery of new treatments and increased survival rates. The purpose of this study was to identify barriers to autopsies and develop guidelines for requesting autopsies for research purposes. PROCEDURE: Families of children treated for childhood cancer were referred by patient advocacy groups and surveyed about attitudes and experiences with research autopsies. From 60 interviews, barriers to autopsy and tumor banking were identified. An additional 14 interviews were conducted with medical and scientific experts. RESULTS: Ninety-three percent of parents of deceased children did or would have consented to a research autopsy if presented with the option; however, only half of these families were given the opportunity to donate autopsy tissue for research. The most significant barriers were the physicians' reluctance to ask a grieving family and lack of awareness about research opportunities. CONCLUSIONS: The value of donating tumor samples to research via an autopsy should be promoted to all groups managing pediatric cancer patients. Not only does autopsy tumor banking offer a potentially important medical and scientific impact, but the opportunity to contribute this Legacy Gift of autopsy tumor tissue also creates a positive outlet for the grieving family. Taking these findings into account, our multidisciplinary team has developed a curriculum addressing key barriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,078 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».