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Correction: Polygenic risk modeling for prediction of epithelial ovarian cancer risk
Eileen Dareng, Jonathan P. Tyrer, Daniel R. Barnes, Michelle R. Jones, Xin Yang, Katja K.H. Aben, Muriel A. Adank, Simona Agata, Irene L. Andrulis, Hoda Anton‐Culver, Natalia Antonenkova, Gerasimos Aravantinos, Banu Arun, Annelie Augustinsson, Judith Balmañà, Elisa V. Bandera, Rósa B. Barkardóttir, Matthias W. Beckmann, Alicia Beeghly‐Fadiel, Javier Benı́tez, Marina Bermisheva, Marcus Q. Bernardini, Line Bjørge, Amanda Black, Natalia Bogdanova, Bernardo Bonanni, Åke Borg, James D. Brenton, Agnieszka Budziłowska, Ralf Bützow, Saundra S. Buys, Hui Cai, Maria A. Caligo, Ian Campbell, Rikki Cannioto, Hayley Cassingham, Jenny Chang‐Claude, Stephen J. Chanock, Kexin Chen, Yoke-Eng Chiew, Wendy K. Chung, Kathleen Claes, Sarah V. Colonna, Noura Mebirouk, Christoph Engel, Rita K. Schmutzler, Daniel Barrowdale, E. Davies, Linda S. Cook, Fanny Dao, Joe Dennis, Peter Devilee, Orland Dı́ez, Yuan Chun Ding, Jennifer A. Doherty, Susan M. Domchek, Andreas du Bois, Heather Eliassen, D. Gareth Evans, James M. Flanagan, Renée T. Fortner, Eva Macháčková, Patricia A. Ganz, Judy E. Garber, Graham G. Giles, Andrew K. Godwin, Marc T. Goodman, Mark H. Greene, Christopher A. Haiman, Ute Hamann, Thomas van Overeem Hansen, Holly R. Harris, Florian Heitz, Estrid Høgdall, Claus Høgdall, John L. Hopper, Chad D. Huff, Peter J. Hulick, Evgeny N. Imyanitov, Georgia Chenevix‐Trench, Annemieke H. van der Hout, Claudine Isaacs, Anna Jakubowska, Paul A. James, Allan Jensen, Oskar T. Johannsson, Esther M. John, Michael E. Jones, Beth Y. Karlan, Anthony Karnezis, Linda E. Kelemen, Э. К. Хуснутдинова, Lambertus A. Kiemeney, Byoung‐Gie Kim, Susanne K. Kjær, Ian K. Komenaka, Jolanta Kupryjańczyk, Ava Kwong, Diether Lambrechts, Melissa C. Larson, Conxi Lázaro, Nhu D. Le, Goska Leslie, Jenny Lester, Fabienne Lesueur, Douglas A. Levine, Jingmei Li, Jennifer T. Loud, Jan Lubiński, Siranoush Manoukian, Jeffrey R. Marks, Taymaa May, Lesley McGuffog, Usha Menon, Austin Miller, Roger L. Milne, Francesmary Modugno, Elizabeth Munro, Katherine L. Nathanson, Heli Nevanlinna, Joanne Ngeow, Henriette Roed Nielsen, Finn Cilius Nielsen, Liene Ņikitina-Zaķe, Kunle Odunsi, Edith Olah, Siel Olbrecht, Olufunmilayo I. Olopade, Sara H. Olson, Håkan Olsson, Ana Osório, Sue K. Park, Michael T. Parsons, Harsha Pathak, Inge Søkilde Pedersen, Ana Peixoto, Tanja Pejović, Pedro Perez-Segura, Beth N. Peshkin, Paolo Peterlongo, Anna Piskorz, Darya Prokofyeva, Paolo Radice, Johanna Rantala, Marjorie J. Riggan, Cristina Rodríguez‐Antona, Eric A. Ross, Mary Anne Rossing, Ingo B. Runnebaum, Dale P. Sandler, Marta Santamariña, Penny Soucy, Veronica Wendy Setiawan, Weiva Sieh, Jacques Simard, Christian F. Singer, Honglin Song, Melissa C. Southey, Helen Steed, Dominique Stoppa‐Lyonnet, Rebecca Sutphen, Anthony J. Swerdlow, Yen Y. Tan, Manuel R. Teixeira, Kathryn L. Terry, Mary Beth Terry, Jenny Chang‐Claude, Joe Dennis, Albina N. Minlikeeva, Liv Cecilie Vestrheim Thomsen, Linda Titus, Britton Trabert, Ruth C. Travis, Shelley S. Tworoger, Ellen Valen, Anne M. van Altena, Els Van Nieuwenhuysen, Digna Velez Edwards, Robert A. Vierkant, Penelope M. Webb, Clarice R. Weinberg, Nicolas Wentzensen, Alicja Wolk, Yin Ling Woo, Anna H. Wu, Drakoulis Yannoukakos, Wei Zheng, Anna DeFazio, Susan J. Ramus, Celeste Leigh Pearce, Álvaro N.A. Monteiro, Julie M. Cunningham, Ellen L. Goode, Joellen M. Schildkraut, Andrew Berchuck, Simon A. Gayther, Paul D.P. Pharoah, Xin Yang, Mads Thomassen, Darcy L. Thull, Diana Torres, Nadine Tung, Elizabeth J. van Rensburg, Ana Vega, Barbara Wappenschmidt, Jeffrey N. Weitzel, Katia Zavaglia, Kristin K. Zorn, Antonis C. Antoniou, Zdeněk Kleibl, Douglas F. Easton
Notice bibliographique
RevueEuropean Journal of Human Genetics · 2022
Typeerratum
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalRoyal Alexandra HospitalPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaAlberta Health ServicesCentre hospitalier universitaire de QuébecMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteVancouver General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteMedical Research Council
Mots-clésOvarian cancerPolygenic risk scoreComputational biologyBiologyBioinformaticsMedicineOncologyGeneticsCancerGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotype
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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.
Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui