Biospecimen Use in Cancer Research Over Two Decades
Notice bibliographique
Résumé
Demand for biospecimens in cancer research has increased but there are relatively few data on the trends in biospecimen usage. These data are needed to enable projection of future demand. We analyzed biospecimen usage in publications published at five-year intervals (2008, 2003, 1998, 1993, and 1988) in four cancer research journals (Cancer Research, Clinical Cancer Research, British Journal of Cancer and International Journal of Cancer). We categorized publications in three ways: 1) biospecimen utilization yes/no; 2) biospecimen cohort size; and 3) format of biospecimens used including frozen tissue, Formalin-Fixed Paraffin-Embedded (FFPE) tissue, fresh tissue, fluids, and hematological biospecimens. Biospecimens were used in 1292/3307 (39%) of publications analyzed and sufficient information was available to further classify biospecimen usage in 1228 publications. The proportion of publications in each journal using biospecimens ranged from 23% to 61% between journals, with no significant change within each journal over time. A more detailed review of tissue biospecimen use showed a significant increase in cohort sizes from 1988 to 2008 (mean 52 to 198, respectively; P < 0.0001). This reflected increased cohort sizes for both frozen and FFPE tissues from 1993 to 2008 (frozen, 59 to 119; FFPE, 66 to 194) but not fresh tissues. The relative proportion of studies using frozen or fresh tissues alone has decreased (71% to 24%) while those using FFPE alone or combined FFPE/frozen tissue cohorts has increased (24% to 72%) over this period. We conclude that the overall demand for biospecimens in cancer research has increased significantly (almost fourfold) over the past 20 years. We predict that average cohort sizes will increase by at least twofold for frozen and FFPE biospecimens over the next ten years, and that the majority of studies will be based on FFPE tissues or combined FFPE/Frozen tissue cohorts.
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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 | 0,024 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».