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Enregistrement W4200309006 · doi:10.1016/j.gim.2021.11.008

Polygenic risk scores for prediction of breast cancer risk in Asian populations

2021· article· en· W4200309006 sur OpenAlexaff
Weang-Kee Ho, Mei-Chee Tai, Joe Dennis, Xiang Shu, Jingmei Li, Peh Joo Ho, Iona Y. Millwood, Kuang Lin, Yon-Ho Jee, Su-Hyun Lee, Nasim Mavaddat, Manjeet K. Bolla, Qin Wang, Kyriaki Michailidou, Jirong Long, Eldarina Wijaya, Tiara Hassan, Kartini Rahmat, Veronique Kiak Mien Tan, Benita Kiat Tee Tan, Su Ming Tan, Ern Yu Tan, Swee Ho Lim, Yu‐Tang Gao, Ying Zheng, Daehee Kang, Ji‐Yeob Choi, Wonshik Han, Han‐Byoel Lee, Michiki Kubo, Yukinori Okada, Shinichi Namba, Sue K. Park, Sung-Won Kim, Chen‐Yang Shen, Pei‐Ei Wu, Boyoung Park, Kenneth Muir, Artitaya Lophatananon, Anna H. Wu, Chiu-Chen Tseng, Keitaro Matsuo, Hidemi Ito, Ava Kwong, Tsun Leung Chan, Esther M. John, Allison W. Kurian, Motoki Iwasaki, Taiki Yamaji, Sun-Seog Kweon, Kristan J. Aronson, Rachel A. Murphy, Woon‐Puay Koh, Chiea Chuen Khor, Jian‐Min Yuan, Rajkumar Dorajoo, Robin Walters, Zhengming Chen, Liming Li, Jun Lv, Keum Ji Jung, Peter Kraft, Paul D.B. Pharoah, Alison M. Dunning, Jacques Simard, Xiao‐Ou Shu, Cheng Har Yip, Nur Aishah Mohd Taib, Antonis C. Antoniou, Wei Zheng, Mikael Hartman, Douglas F. Easton, Soo‐Hwang Teo

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionWellcome TrustBritish Heart FoundationNational Cancer InstituteCancer Research UK
Mots-clésBreast cancerMedicineReceiver operating characteristicSingle-nucleotide polymorphismPopulation stratificationKappaHazard ratioStatisticsDemographyInternal medicineGenotypeConfidence intervalCancerGeneticsBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations74
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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