Choose and stay on one out of two paths: distinction between clinical versus research genetic testing to identify cancer predisposition syndromes among patients with cancer
Notice bibliographique
Résumé
In children with cancer, specific clinical features such as physical anomalies, occurrence of cancer in young relatives, specific cancer histologies, and unique mutation/methylation signatures may indicate the presence of an underlying cancer predisposition syndrome (CPS). The proportion of children with a cancer type suggesting a CPS among all children with cancer is unknown. To determine the proportion of children with cancer types suggesting an underlying CPS among children with cancer. We evaluated the number of children with cancer types strongly associated with CPS diagnosed in Germany between 2007 and 2016. Data were obtained from various sources including two national pediatric pathology reference laboratories for brain and solid tumors, respectively, various childhood cancer trial offices as well as the German Childhood Cancer Registry. Among 21,127 children diagnosed with cancer between 2007 and 2016, 2554 (12.1%) had a cancer type strongly associated with a CPS. The most common diagnoses were myelodysplastic syndrome and juvenile myelomonocytic leukemia, retinoblastoma, malignant peripheral nerve sheath tumor, infantile myofibromatosis, medulloblastoma
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».