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Enregistrement W2539242164 · doi:10.1080/09553002.2016.1233370

RENEB intercomparisons applying the conventional Dicentric Chromosome Assay (DCA)

2016· article· en· W2539242164 sur OpenAlexaff
Ursula Oestreicher, Daniel Samaga, Elizabeth A. Ainsbury, Ana Antunes, Ans Baeyens, Leonardo Barrios, Christina Beinke, Philip Beukes, William F. Blakely, Alexandra Cucu, Andrea De Amicis, Julie Depuydt, Stefania De Sanctis, Marina Di Giorgio, Katalin Dobos, Inmaculada Domı́nguez, Pham Ngoc Duy, Marco Espinoza, Farrah Flegal, M. Figel, Omar García, Octávia Monteiro Gil, Eric Grégoire, C. Guerrero-Carbajal, İnci Güçlü, Valeria Hadjidekova, M. Prakash Hande, Ulrike Kulka, Jennifer A. Lemon, Carita Lindholm, Florigio Lista, Katalin Lumniczky, Wilner Martínez‐López, Nataliya Maznyk, Roberta Meschini, Radia M’kacher, Alegría Montoro, Jayne Moquet, M. Echevarría Moreno, Mihaela Noditi, Jelena Pajić, A. Radl, Michelle Ricoul, H. Romm, Laurence Roy, Laure Sabatier, Natividad Sebastià, Jacobus Slabbert, Sylwester Sommer, M. Stuck Oliveira, Uma Subramanian, Yumiko Suto, Tran Que, Antonella Testa, Georgia I. Terzoudi, Anne Vral, Ruth C. Wilkins, Yanti Lusiyanti, D. Zafiropoulos, Andrzej Wójcik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth CanadaCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésDicentric chromosomeBiodosimetryPoolingOperabilityMedicineAnalyserMedical physicsHarmonizationComputer scienceNuclear medicineChromosomeBiologyArtificial intelligenceChemistryKaryotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Two quality controlled inter-laboratory exercises were organized within the EU project 'Realizing the European Network of Biodosimetry (RENEB)' to further optimize the dicentric chromosome assay (DCA) and to identify needs for training and harmonization activities within the RENEB network. MATERIALS AND METHODS: The general study design included blood shipment, sample processing, analysis of chromosome aberrations and radiation dose assessment. After manual scoring of dicentric chromosomes in different cell numbers dose estimations and corresponding 95% confidence intervals were submitted by the participants. RESULTS: The shipment of blood samples to the partners in the European Community (EU) were performed successfully. Outside the EU unacceptable delays occurred. The results of the dose estimation demonstrate a very successful classification of the blood samples in medically relevant groups. In comparison to the 1st exercise the 2nd intercomparison showed an improvement in the accuracy of dose estimations especially for the high dose point. CONCLUSIONS: In case of a large-scale radiological incident, the pooling of ressources by networks can enhance the rapid classification of individuals in medically relevant treatment groups based on the DCA. The performance of the RENEB network as a whole has clearly benefited from harmonization processes and specific training activities for the network partners.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations100
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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