Designing a web application for personalized medicine trials.
Notice bibliographique
Résumé
e13107 Background: Clinical genomics uses information from a patient's genome in clinical decision-making, an example of personalized medicine. The OICR/UHN Genomics Cohort Study is assessing the feasibility and developing standard operating procedures for clinical genomics in late stage cancer patients to enable larger trials. Tumor DNA from consenting patients is sequenced across 19 genes to identify actionable mutations and inform use of targeted therapeutic agents. Informatics systems are critical as the study involves 40 staff in 5 cancer centres, 2 laboratories, 3 genomics technologies, and spans screening, consent, obtaining/processing biopsy samples, genomic analysis, clinical laboratory verification, and reporting for decision-making. Methods: We used a process-centered method to develop a web system to manage study activities. Initially it tracked patients, samples, genomic results, decisions and reports across the cohort, monitored progress and sent reminders, working alongside an electronic data capture (EDC) system for the trial's clinical and genomic results. We later added a system to read, store, and analyze the genomics data, and a knowledge base of mutations’ tumor frequency (from the COSMIC database) annotated with clinical significance and drug sensitivity to generate reports for clinicians. Results: The web tracker proved highly adaptive. The design method allowed procedural refinements mid-study, including changes in sample preparation, sample sources, and differences in nomenclature across technologies. As the study procedures stabilized, the system provided deeper support for clinical decision making, enabling the generation of draft reports for verification by an expert panel prior to forwarding to the treating physician. The web tracker complemented the EDC system with its fixed modules for collection of clinical data and genomic results. Conclusions: The system effectively complemented clinical trial software. An agile development process enabled procedures to be refined as feasibility issues were found and resolved, and enabled flexible analysis of mutation data. Our design approach helped stabilize effective procedures for a clinical genomics service, and establish means to assess its performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,254 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».