General Biomarker Recommendations for Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Lymphoid malignancies are a heterogeneous group of tumors that have distinctive clinical and biological behaviors. The increasing prevalence of disease reflects both treatment advances and the fact that some of these tumors are indolent. The ability to determine treatment needs at diagnosis remains problematic for some of the tumors, such as in follicular lymphomas. Major clinical advances will likely depend on precision oncology that will enable identification of specific disease entities, prognostic determination at diagnosis, and identification of precise therapeutic targets and essential pathways. However, refinement in diagnostic evaluation is an evolving science. The ability to determine prognosis at diagnosis is variable, and for many of the lymphoid malignancies prognosis can only be made after initial treatment. Clinical trials that aim to evaluate specific features of these diseases are required in order to advance clinical practice that meaningfully addresses this important public health challenge. Herein, we describe the process and general recommendation from the National Cancer Institute (NCI) clinical trials planning meeting in November 2014 to address clinical trial design and biomarker proposals in the context of NCI-supported lymphoma clinical trials in the National Clinical Trials Network.
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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 | 0,114 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,026 |
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 ».