MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4229791719 · doi:10.1080/10408440600977677

IPCS Framework for Analyzing the Relevance of a Cancer Mode of Action for Humans

2006· article· en· W4229791719 sur OpenAlexaff
Alan R. Boobis, Samuel M. Cohen, Vicki L. Dellarco, Douglas McGregor, M.E. Meek, Carolyn Vickers, Deborah Willcocks, William H. Farland

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Toxicology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésRelevance (law)Identification (biology)Action (physics)CancerKey (lock)HarmonizationMedicineComputer scienceRisk analysis (engineering)BioinformaticsPsychologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of structured frameworks can be invaluable in promoting harmonization in the assessment of chemical risk. IPCS has therefore updated and extended its mode of action (MOA) framework for cancer to address the issue of human relevance of a carcinogenic response observed in an experimental study. The first stage is to determine whether it is possible to establish an MOA. This comprises a series of key events along the causal pathway to cancer, identified using a weight-of-evidence approach based on the Bradford Hill criteria. The key events are then compared first qualitatively and then quantitatively between the experimental animals and humans. Finally, a clear statement of confidence, analysis, and implications is produced. The IPCS human relevance framework for cancer provides an analytical tool to enable the transparent evaluation of the data, identification of key data gaps, and structured presentation of information that would be of value in the further risk assessment of the compound, even if relevancy cannot be excluded. This might include data on the shape of the dose-response curve, identification of any thresholds and recognition of potentially susceptible subgroups, for example, the basis of genetic or life-stage differences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0170,007
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,384 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations460
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical Reviews in ToxicologyMême sujetCarcinogens and Genotoxicity AssessmentTravaux en français237 207