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Enregistrement W2023723961 · doi:10.12927/hcq.2014.24008

Personalized Medicine: CCO’s Vision, Accomplishments and Future Plans

2014· article· en· W2023723961 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Guo, Suzanne Kamel‐Reid, Michael Rutherford, Jennifer Hart, Saul Melamed, Aaron Pollett

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoNOSM UniversityMinistry of Health and Long Term CareMount Sinai HospitalCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalized medicinePrecision medicineMedicineBest practiceAlternative medicineHealth careCancer geneticsWork (physics)Cancer MedicineCancerFamily medicineNursingBioinformaticsPathologyInternal medicineManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personalized medicine is a rapidly expanding field, with the potential to improve patient care. Its benefits include increasing efficiency in cancer screening, diagnosis and treatment through early detection, targeted therapy and identifying individuals with an underlying genetic risk for cancer or adverse outcomes. Through the work of Cancer Care Ontario (CCO)'s Pathology and Laboratory Medicine Program, a number of initiatives have been undertaken to support developments in personalized medicine. In keeping with the momentum of recent accomplishments, CCO has led the formation of the Personalized Medicine Steering Committee to develop a comprehensive provincial genetics strategy for the future of cancer care.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0230,012
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0270,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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