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Enregistrement W3092125507 · doi:10.1002/pbc.28758

Considerations for the use of circulating tumor DNA sequencing as a screening tool in cancer predisposition syndromes

2020· article· en· W3092125507 sur OpenAlexafffund
Sangeetha Paramathas, Tanya Guha, Trevor J. Pugh, David Malkin, Anita Villani

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensSickKids FoundationPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick ChildrenOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCancerLiquid biopsyCirculating tumor DNACancer detectionMolecular diagnosticsDiseaseStage (stratigraphy)DNA sequencingOncologyInternal medicineBioinformaticsDNAGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid biopsy, specifically circulating tumor DNA (ctDNA) detection, has started to revolutionize the clinical management of patients with cancer by surpassing many limitations of traditional tissue biopsies, particularly for serial testing. ctDNA sequencing has been successfully utilized for cancer detection, prognostication, and assessment of disease response and evolution. While the applications of ctDNA analysis are growing, the majority of studies to date have primarily evaluated its use as a tool for tracking a known cancer, and in most cases at advanced stage. Herein, we discuss the potential application of ctDNA for surveillance and early cancer detection in patients with a cancer predisposition syndrome.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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