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Enregistrement W2035196686 · doi:10.1097/jto.0000000000000314

Consensus Report of a Joint NCI Thoracic Malignancies Steering Committee: FDA Workshop on Strategies for Integrating Biomarkers into Clinical Development of New Therapies for Lung Cancer Leading to the Inception of “Master Protocols” in Lung Cancer

2014· article· en· W2035196686 sur OpenAlexaboutno aff
Shakun Malik, Richard Pazdur, Jeffrey S. Abrams, Mark A. Socinski, William T. Sause, David H. Harpole, John J. Welch, Edward L. Korn, Claudio Dansky Ullmann, Fred R. Hirsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerSteering committeeMedical physicsOncologyEngineering management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On February 2, 2012, the National Cancer Institute (NCI) sponsored a 2-day workshop with the NCI Thoracic Malignancies Steering Committee and the Food and Drug Administration to bring together leading academicians, clinicians, industry and government representatives to identify challenges and potential solutions in the clinical development of novel targeted therapies for lung cancer. Measures of success are rapidly evolving from a scientific and regulatory perspective and the objectives of this workshop were to achieve initial consensus on a high priority biomarker-driven clinical trial designed to rapidly assess the activity of targeted agents in molecularly defined lung cancer subsets and to facilitate generation of data leading to approval of these new therapies. Additionally, the meeting focused on identification of the barriers to conduct such a trial and the development of strategies to overcome those barriers. The "Lung Master Protocols" recently launched by NCI were the direct outcome of this workshop.

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)0,139
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1390,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0090,010
Intégrité de la recherche0,0320,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,424 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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