Abstract CN10-01: Tumor surveillance strategies in pediatric hereditary cancer predisposition syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer is the most common cause of disease-related death in children beyond the neonatal period. Primary prevention has not been commonly considered in the management of childhood cancers as ‘environmental’ agents have not generally been associated with cancer risk. Evidence from genetic and genomic studies supports a rapidly increasing role for inherited or de novo genetic alterations in the etiology of many childhood cancers. Diverse phenotypes have been associated with many of these gene alterations, and genotype:phenotype correlations continue to be defined. Some cancer predisposition syndromes are associated with other non-neoplastic congenital or developmental anomalies, whereas other syndromes appear to be limited to occurrence of a few or many possible cancer types. In the past, the role of genetic testing of children was questioned based on the lack of evidence for effective intervention or improved outcomes. However, the creation and implementation of several comprehensive multi-modality surveillance protocols has offered means by which children at genetic risk of cancer may benefit from early tumor detection and treatment to reduce morbidity and mortality. Emerging discussion of potential opportunities for targeted chemoprevention have also begun. This talk will highlight some of these scenarios, present algorithms whereby such approaches can be used, and explore the complex medical, psychosocial, ethical and financial challenges and opportunities whereby biological/genetic understanding of childhood cancer risk, coupled with effective clinical surveillance can beneficially alter the natural course of hereditary cancer in children. Citation Format: David Malkin, Anita Villani, Jonathan Wasserman. Tumor surveillance strategies in pediatric hereditary cancer predisposition syndromes. [abstract]. In: Proceedings of the Thirteenth Annual AACR International Conference on Frontiers in Cancer Prevention Research; 2014 Sep 27-Oct 1; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Can Prev Res 2015;8(10 Suppl): Abstract nr CN10-01.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».