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Enregistrement W2235906909 · doi:10.6000/2292-2598.2015.03.02.3

The Role of Biobanks in Oncology Research – A Portuguese Perspective

2015· article· en· W2235906909 sur OpenAlexvenueno aff
Mónica Gomes, Ana Luísa Teixeira, Ana Coelho, Rui Medeiros, António Araújo

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankTranslational researchCancerDiseaseMilestoneMedicineCarcinogenesisPopulationOncologyBioinformaticsInternal medicineBiologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately, 14.1 million new cancer cases and 8.2 million deaths occurred in 2012 worldwide. Cancer is a group of diseases characterized by uncontrolled growth, spread of abnormal cells and is a leading cause of death in both more and less economically developed countries. The growth in our knowledge of cancer biology has led to remarkable progress in cancer prevention, early detection and treatment. Recent years have seen a remarkable progress in the basic, translational and clinical research in cancers. During carcinogenesis several genetic and epigenetic alterations occur and a molecular approach based on the detection of these molecular alterations can permit the definition of molecular signatures specific for different tumors, allowing the definition of molecular biomarkers. These markers can be found in a variety of fluids, tissues and cell lines, and can be used for screening the general population, for differential diagnosis in symptomatic patients and for clinical staging of cancer. Furthermore, the biomarkers can be used to evaluate response to treatment, to assess disease recurrence through monitoring and as prognostic indicators of disease progression. The advances in the molecular knowledge and technology from research is based on the study of different types of biological samples, being necessary the collection, processing, preservation, stored and maintenance of these samples required an ordered and structured plan with the consequent creation of a biobank. The promotion and operation of biobanks provide to scientists the opportunity to access to quality samples and associated data, representing an essential milestone in shortening the time between research and clinical application, improving the effectiveness of research.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
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