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Enregistrement W3012400686 · doi:10.1002/cjp2.159

Post‐mortem tissue donation programs as platforms to accelerate cancer research

2020· review· en· W3012400686 sur OpenAlex
Matthew Dankner, Badia Issa‐Chergui, Nathaniel Bouganim

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology Clinical Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityOccupational Cancer Research CentreMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTissue DonationMedicineDonationCancerIntensive care medicineDiseaseSurgeryTransplantationPathologyInternal medicineOrgan donation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given recent advances in the treatment of cancer, patients are surviving longer but frequently develop treatment-resistant and inoperable metastases. Biomedical research has advanced to the stage where in-depth study of these lesions is feasible, with the goal of further refining our understanding of metastatic dissemination, therapeutic resistance and inoperable tumors. However, there is a lack of tissue specimens derived from multiple metastatic sites within the same patient that would permit the study of these processes. Furthermore, patients with rapidly progressing or metastatic disease are rarely candidates for surgery, making those most in need of innovation and discovery extremely difficult to study. For this reason, post-mortem tissue donation programs are an approach that is quickly gaining traction in the cancer research community. Herein, we discuss what post-mortem tissue donation entails, attitudes towards these procedures, and highlight important studies already utilizing these resources. In addition, we propose future directions for use of this tissue that can directly improve clinical management of advanced cancer patients.

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,207 · 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