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Enregistrement W2140495900 · doi:10.1093/aje/kwn183

A Cautionary Note on the Evaluation of Biomarkers of Subtypes of a Single Disease

2008· article· en· W2140495900 sur OpenAlexaff
Adeniyi J. Adewale, Qi Liu, Irina Dinu, Paul D. Lampe, Breeana L. Mitchell, Yutaka Yasui

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésDiseaseHomogeneousBiomarkerBiomarker discoveryComputational biologyMedicineBioinformaticsBiologyInternal medicineMathematicsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterogeneity in the molecular characteristics of a disease presents a challenge to investigators attempting to identify biomarkers of the disease. Preceding the biomarker discovery effort with stratification within a heterogeneous disease group, which amounts to grouping disease cases into more homogeneous subtypes, seems to be a natural strategy for discovering subtype-specific biomarkers. This is because biologically more homogeneous subgroups are presumably easier to distinguish from the nondiseased than the entire heterogeneous disease group. The misleading benefits of this two-step approach are illustrated using an example from a protein biomarker discovery project for breast cancer. A potential analytical pitfall in this framework is explained using a conditional probability argument.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,506
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,506
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,682
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,096 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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