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MC1R variants in childhood and adolescent melanoma: a retrospective pooled analysis of a multicentre cohort
Cristina Pellegrini, Francesca Botta, Daniela Massi, Claudia Martorelli, Fabio Facchetti, Sara Gandini, Patrick Maisonneuve, Marie‐Françoise Avril, Florence Démenais, Brigitte Bressac–de Paillerets, Veronica Höiom, Anne Ε. Cust, Hoda Anton‐Culver, Stephen B. Gruber, Richard P. Gallagher, Loraine D. Marrett, Roberto Zanetti, Terence Dwyer, Nancy E. Thomas, Colin B. Begg, Marianne Berwick, Susana Puig, Míriam Potrony, Eduardo Nagore, Paola Ghiorzo, Chiara Menin, Ausilia Maria Manganoni, Monica Rodolfo, S. Brugnara, Emanuela Passoni, Lidija Kandolf Sekulović, Federica Baldini, Gabriella Guida, Alexandros Stratigos, Fezal Özdemir, Fabrizio Ayala, Ricardo Fernández‐de‐Misa, Pietro Quaglino, Gloría Ribas, Antonella Romanini, Emilia Migliano, Ignazio Stanganelli, Peter A. Kanetsky, Maria Antonietta Pizzichetta, José C. García‐Borrón, Hongmei Nan, Maria Teresa Landi, Julian Little, Julia Newton‐Bishop, Francesco Sera, Maria Concetta Fargnoli, Sara Raimondi, Mauro Alaibac, Andrea Ferrari, Barbara Valeri, Mariacristina Sicher, Daniela Mangiola, Gianluca Nazzaro, Giulio Tosti, Giovanni Mazzarol, Giuseppe Giudice, Simone Ribero, Chiara Astrua, Laura Mazzoni, Irene Orlow, Urvi Mujumdar, Amanda Hummer, Klaus J. Busam, Pampa Roy, Rebecca Canchola, Brian Clas, Yvette Monroe, Bruce K. Armstrong, Anne Kricker, Melisa Litchfield, Paul Tucker, Nicola Stephens, Teresa Switzer, Beth Theis, Lynn From, Noori Chowdhury, Louise Vanasse, Mark P. Purdue, David Northrup, Stefano Rosso, Carlotta Sacerdote, Nancy Leighton, Maureen Gildea, Joe Bonner, Joanne Jeter, Judith B. Klotz, Homer Wilcox, Helen A. Weiss, Robert C. Millikan, Dianne Mattingly, Jon Player, Chiu‐Kit Tse, Timothy R. Rebbeck, Amy Walker, Saarene Panossian, R. B. Setlow, Harvey W. Mohrenweiser, Philippe Autier, Jiali Han, Saverio Caini, Albert Hofman, Manfred Kayser, Fan Liu, Tamar Nijsten, Andre G. Uitterlinden, Rajiv Kumar, D. Timothy Bishop, Faye Elliott, DeAnn Lazovich, David Polsky, Johan Hansson, Lorenza Pastorino, Nelleke A. Gruis, Jan Nico Bouwes Bavinck, Paula Aguilera, Célia Bádenas, Cristina Carrera, Pol Giménez‐Xavier, Josep Malvehy, Gemma Tell‐Martí, Leigh Blizzard, Jennifer Cochrane, Wojciech Branicki, Tadeusz Dębniak, Niels Morling, Peter Johansen, Susan T. Mayne, A. Bale, Brenda Cartmel, Leah M. Ferrucci, Ruth M. Pfeiffer, Giuseppe Palmieri, Katerina Kypreou, A. Bowcock, Lynn A. Cornelius, Tomonori Motokawa, Sumiko Anno, Per Helsing, Per Arne Andresen, Stefania Guida, Terence H Wong
Notice bibliographique
RevueThe Lancet Child & Adolescent Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaCancer Care OntarioUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteInstituto de Salud Carlos IIIInstitut Gustave-RoussyFundació la Marató de TV3Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroGeneralitat de CatalunyaFundación Científica Asociación Española Contra el CáncerEuropean CommissionCancer Research UKCentres de Recerca de CatalunyaSociety for Pediatric Dermatology
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCohortCohort studyMelanomaPediatricsOncologyMEDLINEInternal medicineBiologyCancer research
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,732
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon