Gynecological Cancers Translational, Research Implementation, and Harmonization: Gynecologic Cancer InterGroup Consensus and Still Open Questions
Notice bibliographique
Résumé
In the era of personalized medicine, the introduction of translational studies in clinical trials has substantially increased their costs, but provides the possibility of improving the productivity of trials with a better selection of recruited patients. With the overall goal of creating a roadmap to improve translational design for future gynecological cancer trials and of defining translational goals, a main discussion was held during a brainstorming day of the Gynecologic Cancer InterGroup (GCIG) Translational Research Committee and overall conclusions are here reported. A particular emphasis was dedicated to the new frontier of the immunoprofiling of gynecological cancers. The discussion pointed out that to maximize patients' benefit, translational studies should be integral to clinical trial design with standardization and optimization of procedures including a harmonization program of Standard Operating Procedures. Pathology-reviewed sample collection should be mandatory and ensured by dedicated funding. Biomarker validation and development should be made public and transparent to ensure rapid progresses with positive outcomes for patients. Guidelines/templates for patients' informed consent are needed. Importantly for the public, recognized goals are to increase the involvement of advocates and to improve the reporting of translational data in a forum accessible to patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».