An Integrated Genomics and Clinical Resource for Data-Driven Health Services Policy and Practice Decisionmaking
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectivesBiomedical understanding of cancer is evolving rapidly. Post-genomics cancer research is also being taken up in prevention, screening, treatment, and survivor programs to better identify and manage the risks and sequelae of cancer. In order to translate these findings into effective and efficient healthcare throughout the cancer care trajectory, risk stratification is needed, based on a comprehensive set of genetic, clinical, sociodemographic, and health system factors, to deliver targeted, sustainable care within specific health systems. ApproachData linkage of records can be conducted using unique person-specific provincial Personal Health Numbers for all British Columbia (BC) residents. ResultsAt the BC Cancer Agency we have linked person-based, longitudinal registry, clinical, and health administrative records for the approximately 32 thousand breast cancer patients diagnosed to BC residents from 1989-2011, and followed to end 2013, in order to assess mortality/survival, morbidity, healthcare utilization, access and quality of care, and predictors of these outcomes, throughout the cancer care trajectory. For approximately 1000 of these patients, we have collected biological samples (either blood or saliva) from which DNA was extracted, and questionnaire-based information on education; ethnicity; health, medical and reproductive history; family history of cancer; lifestyle characteristics; as well as lifetime occupational and residential histories. Tissue microarrays are being created from the tumour blocks. Genotyping is also being performed. For approximately 720 patients, data is available on ten genetically-distinct molecular subgroups with different survival rates, including a high-risk, estrogen-receptor-positive 11q13/14 cis-acting subgroup and a favourable prognosis subgroup without somatic copy number aberrations. Linkage of these datasets is pending. ConclusionThis resource can be made available for ongoing research into patient and healthcare (including utilization, quality, and sustainability of care provision) outcomes. A strength of this resource is the detailed clinical and treatment information available for the majority of patients. Among oncologists and other cancer specialists, this work will raise awareness of issues; identify treatment toxicities; contribute to clinical decision-making; inform survivor care guideline development; and encourage research into treatment alternatives. Among family physicians and other care providers, this work will raise awareness of risks of late complications among their patients; identify high-risk survivors; and support targeted risk-based care in primary care. Among policymakers and program managers, findings will identify resource issues; and support cost-effective models of care. And, among cancer patients, this work will raise awareness of the implications of genomics on their long-term care.
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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 | 0,058 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 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 ».