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Enregistrement W2153655235 · doi:10.1183/09031936.00197013

Tumour tissue sampling for lung cancer management in the era of personalised therapy: what is good enough for molecular testing?

2014· review· en· W2153655235 sur OpenAlexafffund
Lucia Kim, Ming‐Sound Tsao

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Foundation
Mots-clésSampling (signal processing)Lung cancerMedicineLungCancer therapyCancerPathologyOncologyMedical physicsIntensive care medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the era of personalised cancer therapy, the demand for molecular profiling of the patient's tumour is steadily increasing. In advanced nonsmall cell lung cancer (NSCLC) patients, testing for epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations and anaplastic lymphoma kinase (ALK) gene rearrangements has become an essential component of clinical practice to select patients who are most likely to benefit from EGFR and ALK tyrosine kinase inhibitors, respectively. Furthermore, obtaining tissue specimens from recurrent or metastatic tumours or from patients who develop resistance to initial effective therapies are essential for our understanding of the molecular basis of tumour progression and development of drug resistance. Therefore, the sampling of tumour tissue that is representative and is adequate in quantity and quality for pathological diagnosis and genomic profiling is crucial. In this review, we will discuss factors that should be considered in obtaining and processing biopsy specimens to enable routine molecular analysis in NSCLC patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations84
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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