Opportunities for Translational Epidemiology: The Important Role of Observational Studies to Advance Precision Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Within current oncology practice, several genomic applications are being used to inform treatment decisions with molecularly targeted therapies in breast, lung, colorectal, melanoma, and other cancers. This commentary introduces a conceptual framework connecting the full spectrum of biomedical research disciplines, including fundamental laboratory research, clinical trials, and observational studies in the translation of genomic applications into clinical practice. The conceptual framework illustrates the contribution that well-designed observational epidemiologic studies provide to the successful translation of these applications, and characterizes the role observational epidemiology plays in driving the dynamic and iterative bench-to-bedside, and bedside-to-bench translation continuum. We also discuss how the principles of this conceptual model, emphasizing integration of multidisciplinary research, can be applied to the evolving paradigm in "precision oncology" focusing on multiplex tumor sequencing, and we identify opportunities for observational studies to contribute to the successful and efficient translation of this paradigm.Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 24(3); 484-9. ©2015 AACR.
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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 | 0,394 | 0,443 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».