Abstract 3356: Working together to put kids first: Outreach strategies driving collaborative research, data sharing and cross-disease analysis to accelerate discoveries in pediatric cancer and structural birth defects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Gabriella Miller Kids First Pediatric Research Program launched the Kids First Pediatric Data Resource Center (DRC) in 2017 as a collaborative, pediatric research effort with the goal of understanding the genetic causes of and links between childhood cancer and structural birth defects. The DRC is charged with developing data-driven platforms that integrate large amounts of genomic and clinical data, empowering the collaborative discovery, engagement, and necessary partnerships that are crucial for progress in our biological understanding of diseases, enabling rapid translation to personalized treatments for patients and accelerating discovery of genetic causes and shared biologic pathways within and across these conditions. The DRC is comprised of 3 cores including the Data Resource Portal Core, Data Coordination Core and the Administrative & Outreach Core (AOC). The AOC brings together researchers, physicians, and patient and foundation advocates to support collaborative research and data sharing to accelerate discoveries. The AOC specific aims are to employ outreach strategies including print, web, social media, in-person presentations, conferences, videos, webinars, e-newsletters, surveys, communication strategies, and reports to support accelerated discoveries. The AOC is committed to learning from the childhood cancer and birth defect communities. By capturing, synthesizing, and prioritizing unmet needs for development of the Kids First DRC portal, website, and materials, the AOC engages with researchers, clinicians, foundations, and patient advocates in the childhood cancer and structural birth defect communities. In its first year, the AOC partnered with 32 foundations to launch the Kids First DRC Portal and support data sharing throughout the research community. Key findings during the first six months of requirements gathering revealed the following unmet needs: a) Increase understanding of the disease types, research projects, and the investigators that are a part of the Kids First community b) Highlight the need for cross-disease analyses including structural birth defects and childhood cancers and c) Promote education on the data sharing, agreements, data availability and accessibility. The AOC, gathered pertinent user requirements, conducted educational activities, and engaged prospective users of the researcher community resulting in over 200 users and 22,000 portal views since launch and will continue to use feedback from the research community to further inform the development of the Kids First DRC tools and materials to meet the goals of the program. Citation Format: Tatiana S. Patton, Robert Moulder, Erin Alexander, Donna Vito, Jonathan Waller, Colleen Gaynor, Sarah Thomas, Bailey Farrow, Joseph Yamada, Kim Cullion, Danyelle Winchester, Angela Waanders, Allison Heath, Pichai Raman, Adam Resnick, Jena Lilly. Working together to put kids first: Outreach strategies driving collaborative research, data sharing and cross-disease analysis to accelerate discoveries in pediatric cancer and structural birth defects [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 3356.
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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 | 0,080 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
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 ».