MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213274632 · doi:10.1182/blood.2021014309

Guiding the global evolution of cytogenetic testing for hematologic malignancies

2022· article· en· W4213274632 sur OpenAlexaff
Yassmine Akkari, Linda B. Baughn, Adrian M. Dubuc, Adam C. Smith, Mar Mallo, Paola Dal Cin, María Díez‐Campelo, Marta S. Gallego, Isabel Granada, D. Haase, Brigitte Schlegelberger, Irma Slavutsky, Cristina Mecucci, Ross L. Levine, Robert P. Hasserjian, Françesc Solé, Brynn Levy, Xinjie Xu

Notice bibliographique

RevueBlood · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMayo Clinic
Mots-clésHematologic NeoplasmsCytogeneticsBiologyGenomicsComputational biologyChromosomeBioinformaticsGenomeGeneticsCancerGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytogenetics has long represented a critical component in the clinical evaluation of hematologic malignancies. Chromosome banding studies provide a simultaneous snapshot of genome-wide copy number and structural variation, which have been shown to drive tumorigenesis, define diseases, and guide treatment. Technological innovations in sequencing have ushered in our present-day clinical genomics era. With recent publications highlighting novel sequencing technologies as alternatives to conventional cytogenetic approaches, we, an international consortium of laboratory geneticists, pathologists, and oncologists, describe herein the advantages and limitations of both conventional chromosome banding and novel sequencing technologies and share our considerations on crucial next steps to implement these novel technologies in the global clinical setting for a more accurate cytogenetic evaluation, which may provide improved diagnosis and treatment management. Considering the clinical, logistic, technical, and financial implications, we provide points to consider for the global evolution of cytogenetic testing.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations85
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207