Emerging Multi-Cancer Early Detection Technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Horizon Scan reports provide brief summaries of information regarding new and emerging health technologies; these technologies are identified through the CADTH Horizon Scanning Service as topics of potential interest to health care decision-makers in Canada. This report is not an endorsement or assessment of any test or technology. This Horizon Scan summarizes the available information regarding the emerging technology of liquid biopsy–based, multi-cancer early detection tests for cancer screening. This Horizon Scan focuses specifically on the Galleri (GRAIL Inc.) and CancerSEEK (Exact Sciences) tests, which are further along in the development cycle and are being assessed in different international clinical studies. Multi-cancer early detection technologies aim to provide a new approach to complement traditional cancer screening programs. These tests examine genetic signals within blood samples with next-generation sequencing and computational algorithms to assess the presence and type of different cancers. Research to date has focused on describing results from training and validation studies that have provided initial estimates of test performance and modelling studies estimating the potential impact on cancer incidence. This Horizon Scan also highlights some issues for health care decision-makers to consider about the technology relating to real-world test performance, the potential benefits and harms of screening with multi-cancer early detection tests, and the disruptiveness to health systems they could pose. Ongoing review of clinical trials and the emerging evidence base can help inform health systems in Canada about their potential role within cancer-control initiatives.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle