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Enregistrement W2953034943 · doi:10.1089/bio.2018.0120

Biospecimen Complexity and the Evolution of Biobanks

2019· article· en· W2953034943 sur OpenAlexaff
Victoria Hartman, Lise Matzke, Peter H. Watson

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankQuality (philosophy)Data scienceComputer scienceFocus (optics)Process (computing)SustainabilityBiorepositoryBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biospecimens are critical in driving health research. There is increased demand for scale and quality of biospecimens that in turn drives biobanking operational costs, influences utilization, and threatens the sustainability of individual biobanks. Biospecimen research has begun to inform the details of new biobanking standards and the steps of the biobanking process that are most important to focus on to achieve higher quality. This focus on quality is currently centered mostly on intrinsic features of biospecimens and their annotating data. This review highlights additional quality features that are important to researchers in determining the fit for purpose in their research. First, we define complex qualities as those that are mostly extrinsic to the individual biospecimen and data, and second, we provide data on the growth in demand for biospecimens with this type of quality in cancer research biobanks. Finally, we discuss why biospecimen complexity is a challenge for biobanks and utilization of existing collections, and provide examples of strategies biobanks can consider to improve their focus on this aspect of quality, as we predict that researcher demand for complex biospecimens will continue to expand in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,127 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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