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Enregistrement W2937947516 · doi:10.1016/j.jtho.2019.04.008

Lung Cancer Risk in Never-Smokers of European Descent is Associated With Genetic Variation in the 5p15.33 TERT-CLPTM1Ll Region

2019· article· en· W2937947516 sur OpenAlexafffund
Margaret R. Spitz, Richard S. Houlston, Ann G. Schwartz, John K. Field, Jun Ying, Yafang Li, Younghun Han, Xuemei Ji, Wei Chen, Xifeng Wu, Ivan P. Gorlov, Jie Na, Mariza de Andrade, Geoffrey Liu, Yonathan Brhane, Nancy Diao, Angela S. Wenzlaff, Michael P.A. Davies, Triantafillos Liloglou, Maria Timofeeva, Thomas Muley, Hedy S. Rennert, Walid Saliba, Bríd M. Ryan, Elise D. Bowman, J.M. Barros-Dios, Mónica Pérez‐Ríos, Hal Morgenstern, Shanbeh Zienolddiny, Vidar Skaug, Donatella Ugolini, Stefano Bonassi, Erik H.F.M. van der Heijden, Adonina Tardón, Stig E. Bojesen, Maria Teresa Landi, Mattias Johansson, Heike Bickeböller, Susanne M. Arnold, Loı̈c Le Marchand, Olle Melander, Angeline S. Andrew, Kjell Grankvist, Neil E. Caporaso, M. Dawn Teare, Matthew B. Schabath, Melinda C. Aldrich, Lambertus A. Kiemeney, H‐Erich Wichmann, Philip Lazarus, José Mayordomo, Monica Neri, Aage Haugen, Zuo‐Feng Zhang, Alberto Ruano‐Raviña, Hermann Brenner, Curtis C. Harris, Irene Orlow, Gad Rennert, Angela Risch, Paul Brennan, David C. Christiani, Christopher I. Amos, Ping Yang, Olga Y. Gorlova

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesHelmholtz Zentrum MünchenHealth Technology Assessment ProgrammeNational Institutes of HealthInstituto de Salud Carlos IIIXunta de GaliciaBundesamt für StrahlenschutzDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroSheffield Hospitals CharityMinistero della SaluteU.S. Department of Health and Human ServicesDeutscher Akademischer AustauschdienstNational Institute for Health and Care ResearchSociety of Memorial Sloan KetteringJanssen PharmaceuticalsMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterNational Cancer InstituteBayerCancer Prevention and Research Institute of TexasAbbVieRoy Castle Lung Cancer FoundationWorld Health OrganizationCanada Research ChairsMedtronicTakeda Pharmaceutical CompanyCanadian Cancer Society Research InstituteRocheDeutsche ForschungsgemeinschaftMerckPrincess Margaret Hospital FoundationBristol-Myers SquibbAstraZenecaPhilips
Mots-clésMedicineVariation (astronomy)Descent (aeronautics)Lung cancerLungOncologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
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 enseignants

Ni 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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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