The PRECEDE consortium: A longitudinal international cohort study of individuals with genetic risk or familial pancreatic cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e16239 Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal disease with lack of effective early detection strategies. There is an incomplete understanding of who is at risk for PDAC development and the contribution of heritability to that risk. Further, efforts at biomarker development for detection of early stage disease have been hampered by small sample sizes, lack of coordination, and inadequate access to high quality clinical data and biospecimens in relevant clinical populations. The PRECEDE Consortium was established to serve as a collaborative international network of PDAC clinical and research centers to accelerate early detection advances by standardizing collection of clinical data and biospecimens from patients at increased risk for PDAC. The consortium goal is to increase the overall survival rate for PDAC to 50% in 10 years by enabling transformative biomarker-driven discoveries in early detection of high-risk premalignant lesions and early stage cancers. Methods: The PRECEDE Consortium (NCT04970056; precedestudy.org) launched in 2019 and began enrollment in May, 2020. Data and biospecimen sharing are required for centers to join the consortium, which is facilitated through use of standardized data and biospecimen collection, and a centralized database (PRECEDELink) managed by a data coordinating center (Arbor Research). Imaging and clinical sequencing data will be stored and analyzed via a PRECEDE solution in the Amazon Web Services cloud. Participants age 18-90 are enrolled into one of seven cohorts based on personal and/or family history of PDAC and carrier status of pathogenic germline variants (PGV) in cancer predisposition genes (CPG). Three-generation pedigrees are collected at enrolment from participants, and standardized clinical germline testing is offered. Blood sample collection for DNA, plasma, and serum is completed at enrollment, and repeated annually for individuals meeting guidelines for annual surveillance. Results: To date, 24 clinical sites have enrolled 2187 participants, with a target of 10,000 participants enrolled from100 sites over the next 5 years. Among enrolled patients, 55% meet criteria for annual surveillance by MRI or endoscopic ultrasound. Demographics of the cohort to date: 56% female; 73% white; 35% CPG PGV carriers; 32% meet criteria for familial pancreatic cancer. Conclusions: The PRECEDE Consortium study is a large international, longitudinal, prospective cohort study designed to accelerate the pace and scale of early diagnosis. Planned projects will address modifiers of risk, penetrance of disease, creating comprehensive risk models for clinical decision-making, and development and validation of biomarker assays. The PRECEDE Consortium provides a unique, innovative platform to bring together key stakeholders (academia, patients, public and private sector) to effect progress.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».