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Enregistrement W2320420041 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-2244

Abstract 2244: The M-SKIP Project: an international pooled-analysis on melanocortin-1 receptor (MC1 R) variants and skin carcinogenesis

2011· article· en· W2320420041 sur OpenAlexaff
Sara Gandini, Alessandra di Pietro, Patrick Maisonneuve, Philippe Autier, Maria Concetta Fargnoli, José C. García‐Borrón, Jiali Han, Peter A. Kanetsky, Maria Teresa Landi, Julian Little, Julia Newton‐Bishop, Francesco Sera, Sara Raimondi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelanocortin 1 receptorSkin cancerCarcinogenesisMelanomaMedicineCancerOncologyMeta-analysisDermatologyInternal medicinePhenotypeBiologyCancer researchGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: MC1R is one of the major genes involved in the determinism of skin pigmentation. The role of MC1R variants in skin carcinogenesis was previously investigated by a meta-analysis of 18 published studies. Although the results were informative, published data were not enough to deeply investigate the specific contribution of each MC1R variant on skin cancer development. Aim: The M-SKIP Project aims to perform an international collaborative pooled-analysis on the role of MC1R variants in skin carcinogenesis, using individual patient data. The main endpoint is skin cancer. Secondary endpoints are phenotypic characteristics involved in skin carcinogenesis, e.g. freckling. Methods and Patients: An Advisory Committee of investigators with great expertise in melanoma and genetic research was established. The authors of appropriate papers were invited to provide their original published and unpublished data. Preliminary results: Up to February 2010, 27 out of 35 contacted investigators (77%) agreed to join the M-SKIP Project. Thanks to the positive response obtained up to now, we estimate to receive data on around 6,500 melanoma cases, 1,500 non-melanoma skin cancer cases and 13,000 controls. So far, we have already received data on 2,683 melanoma cases, 1,364 non-melanoma skin cancer cases and 4,340 controls from 15 investigators internationally. After quality controls, data are inserted in a central database, and pooled-analysis will be performed in order to evaluate: (1) the association between MC1R variants and skin cancer overall, and by skin cancer type; (2) the association between MC1R variants and phenotypic characteristics under study; (3) MC1R-phenotype interaction in skin cancer risk. In addition, stratified analysis will be performed to understand the independent and dependent role of MC1R variants in skin cancer development by phenotypic characteristics. Conclusion: The pooled analysis approach applied in such a setting is particularly useful because it will help reaching firm conclusions even in sub-group and interaction analyses, controlling for important confounders. This data-bank will represent a reference and guide for all investigators working in this research field. Collaboration within investigators would significantly improve the knowledge and accelerate our understanding of the role of MC1R variants in skin carcinogenesis. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 2244. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-2244

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,015
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2011
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