Critical research gaps and recommendations to inform research prioritisation for more effective prevention and improved outcomes in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective Colorectal cancer (CRC) leads to significant morbidity/mortality worldwide. Defining critical research gaps (RG), their prioritisation and resolution, could improve patient outcomes. Design RG analysis was conducted by a multidisciplinary panel of patients, clinicians and researchers (n=71). Eight working groups (WG) were constituted: discovery science; risk; prevention; early diagnosis and screening; pathology; curative treatment; stage IV disease; and living with and beyond CRC. A series of discussions led to development of draft papers by each WG, which were evaluated by a 20-strong patient panel. A final list of RGs and research recommendations (RR) was endorsed by all participants. Results Fifteen critical RGs are summarised below: RG1 : Lack of realistic models that recapitulate tumour/tumour micro/macroenvironment; RG2 : Insufficient evidence on precise contributions of genetic/environmental/lifestyle factors to CRC risk; RG3 : Pressing need for prevention trials; RG4 : Lack of integration of different prevention approaches; RG5 : Lack of optimal strategies for CRC screening; RG6 : Lack of effective triage systems for invasive investigations; RG7 : Imprecise pathological assessment of CRC; RG8 : Lack of qualified personnel in genomics, data sciences and digital pathology; RG9 : Inadequate assessment/communication of risk, benefit and uncertainty of treatment choices; RG10 : Need for novel technologies/interventions to improve curative outcomes; RG11 : Lack of approaches that recognise molecular interplay between metastasising tumours and their microenvironment; RG12 : Lack of reliable biomarkers to guide stage IV treatment; RG13 : Need to increase understanding of health related quality of life (HRQOL) and promote residual symptom resolution; RG14 : Lack of coordination of CRC research/funding; RG15 : Lack of effective communication between relevant stakeholders. Conclusion Prioritising research activity and funding could have a significant impact on reducing CRC disease burden over the next 5 years.
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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 | 0,417 | 0,570 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,027 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».