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Enregistrement W3024486891 · doi:10.21037/jtd-19-4119

Bronchoscopic tissue yield for advanced molecular testing: are we getting enough?

2020· review· en· W3024486891 sur OpenAlexafffund
Pattraporn Tajarernmuang, Linda Ofiara, Stéphane Beaudoin, Anne V. Gonzalez

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesRéseau de cancérologie Rossy
Mots-clésMedicineLung cancerBronchoscopyPathologyBiopsyStage (stratigraphy)Molecular diagnosticsCompanion diagnosticRadiologyCancerOncologyBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of advanced lung cancer has become increasingly personalized over the past decade as a result of the improved understanding of tumor molecular biology and anti-tumor immunity. An adequate tumor sample is central to targetable mutation analysis, and immunologic profiling. The majority of lung cancer patients currently present at an advanced disease stage, so that diagnosis and staging are largely based on small biopsy and cytology specimens. Flexible bronchoscopy techniques play a prominent role in the acquisition of these diagnostic specimens. This narrative review summarizes the available evidence with regards to the role of various conventional and advanced flexible bronchoscopy techniques in acquiring sufficient tissue for mutation analysis and programmed death-ligand 1 (PD-L1) testing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,384 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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