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Enregistrement W3080411100

Family History: Effectiveness in Identifying Families at High Risk for Pediatric Onset Cancer Predisposition Syndromes

2020· article· en· W3080411100 sur OpenAlexaboutno aff
Christina Fujii

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily historyReferralMedicineCancerFamily medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family history is an important screening tool that can highlight features suggestive of a cancer predisposition syndrome (CPS). In collaboration with the McGill Interactive Pediatric OncoGenetic Guidelines (MIPOGG) project through McGill University and the Genome 4 Kids (G4K) study through St. Jude Children’s Research Hospital, a retrospective analysis of an existing data set of pediatric oncology patients compared aspects of family cancer histories in participants with and without a CPS. MIPOGG is an app that generates a recommendation for or against a genetics referral based on the presence or absence of personal and family history features associated with a high risk for a CPS. Analysis of the features in MIPOGG indicated that personal history features alone were significantly associated with identifying a CPS in participants while family history features alone were not. Although the yield of identifying participants with a CPS using family history features was low, one participant with a CPS was only classified as high-risk for a CPS due to a family history feature. Factors such as a patient’s age and cancer type did not have any clear associations with the degree of relationship or ages of relatives with cancers in a family history. This study highlighted the importance of detailed characterization of personal history features and the low yield of family history as a screening tool for CPSs in the pediatric oncology setting. However, an important subset of pediatric oncology patients with a CPS will only have features concerning for a CPS in their family history; if only personal history features are evaluated, patients such as these may be missed as being at high risk for a CPS. Recognizing the power and limitations of family history as a screening tool for CPS identification can aid in the effectiveness of a healthcare provider’s risk assessment for a CPS at the time of a child’s cancer diagnosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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