Emerging Multi-Cancer Early Detection Technologies
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».