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Enregistrement W2004594998 · doi:10.1007/bf02234746

Role of molecular diagnostic testing in familial adenomatous polyposis and hereditary nonpolyposis colorectal cancer families

2001· review· en· W2004594998 sur OpenAlexaff
Rogério Rabelo, William D. Foulkes, Philip H. Gordon, Nora Wong, Zhi Qiang Yuan, Elizabeth MacNamara, George Chong, Dana D. Lasko

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Colon & Rectum · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamilial adenomatous polyposisColorectal cancerGenetic testingSurgical oncologyLynch syndromeColorectal surgeryGenetic counselingAdenomatous polyposis coliPersonalized medicineOncologyMolecular geneticsInternal medicineDNA mismatch repairCancerBioinformaticsGeneticsGeneAbdominal surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Genetic tests are available for familial adenomatous polyposis and hereditary nonpolyposis colorectal cancer. The goal of this review was to develop an algorithm for application of molecular diagnostic techniques to the management of hereditary colorectal carcinoma and to familiarize the clinician with the vocabulary of molecular genetic testing for hereditary colorectal carcinoma. METHODS: Studies examining the clinical use of genetic testing for hereditary colorectal carcinoma syndromes are evaluated. Recent advances in molecular genetic technology are reviewed, and clinical management as practiced here and elsewhere is outlined. RESULTS: This review is a guide to the most reliable molecular diagnostic techniques. Three key questions are answered: who, when, and how to test. CONCLUSIONS: When integrated with existing testing protocols for colorectal carcinoma and when applied with appropriate caveats, particularly regarding interpretation of negative results, genetic testing can result in improved management of patients and families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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