The Movember Prostate Cancer Landscape Analysis: an assessment of unmet research needs
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is a heterogeneous cancer with widely varying levels of morbidity and mortality. Approaches to prostate cancer screening, diagnosis, surveillance, treatment and management differ around the world. To identify the highest priority research needs across the prostate cancer biomedical research domain, Movember conducted a landscape analysis with the aim of maximizing the effect of future research investment through global collaborative efforts and partnerships. A global Landscape Analysis Committee (LAC) was established to act as an independent group of experts across urology, medical oncology, radiation oncology, radiology, pathology, translational research, health economics and patient advocacy. Men with prostate cancer and thought leaders from a variety of disciplines provided a range of key insights through a range of interviews. Insights were prioritized against predetermined criteria to understand the areas of greatest unmet need. From these efforts, 17 research needs in prostate cancer were agreed on and prioritized, and 3 received the maximum prioritization score by the LAC: first, to establish more sensitive and specific tests to improve disease screening and diagnosis; second, to develop indicators to better stratify low-risk prostate cancer for determining which men should go on active surveillance; and third, to integrate companion diagnostics into randomized clinical trials to enable prediction of treatment response. On the basis of the findings from the landscape analysis, Movember will now have an increased focus on addressing the specific research needs that have been identified, with particular investment in research efforts that reduce disease progression and lead to improved therapies for advanced prostate cancer.
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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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».