Biomarkers, the molecular gaze and the transformation of cancer survivorship
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, molecular technologies have transformed the landscape of cancer diagnosis, treatment and disease surveillance. However, although the effects of these technologies in the areas of primary and secondary cancer prevention have been the focus of growing study, their role in tertiary prevention remains largely unexamined. Treating this topic as a problematic to be conceptually explored rather than empirically demonstrated, this article focuses on the molecularisation of tertiary prevention, especially the growing use of molecular biomarkers to monitor disease recurrence. Taking a semiotic approach, I speculate on the potential meanings of molecular biomarkers for people living with and beyond cancer and suggest the meanings of these technologies may differ in important ways for those on both sides of the risk divide: that is, those 'at risk' for cancer and those living with realised risk. Although molecular biomarkers may intensify a sense of 'measured vulnerability', by indexing cancer's presence they may also prove reassuring. Moreover, as an invisible but ostensibly 'transparent' sign, in some contexts they appear to enable cancer survivors to challenge biomedical decision making. In the light of recent oncological debates about the value of these biomarkers in tertiary prevention, I conclude by suggesting that signs can never be reduced to their 'objective' biomedical denotation in spite of professional attempts to expunge meaning and value from care.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,058 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».