An Overview of Comprehensive Genomic Profiling Technologies to Inform Cancer Care
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; Heath Technology Update articles typically focus on a single device or intervention. This Horizon Scan summarizes the available information regarding emerging comprehensive genomic profiling (CGP) technologies for informing cancer treatments. These technologies are based on next-generation sequencing platforms, which can characterize up to hundreds of genes and other genomic information with a single sample. Emerging tests are also compatible with minimally invasive liquid biopsies that use fluids such as blood samples to support clinical decision-making. CGP could be an alternative or a complement to conventional testing that uses single-biomarker assays or limited gene panels. Some emerging CGP tests available in Canada, the US, and Europe are being considered to inform the treatment of non–small cell lung cancer (NSCLC) because it has the highest number of identified biomarkers. Most identified studies have examined CGP use with NSCLC. The emerging evidence about the clinical and cost-effectiveness of CGP technologies for either NSCLC or other cancer types remains uncertain. Without randomized trials and robust study designs, it is not yet well-established whether the additional costs and technical requirements of CGP may provide better clinical outcomes compared with conventional molecular testing. This Horizon Scan also provides considerations for health systems about testing infrastructure, training for health care professionals, and understanding different patients’ perspectives should CGP or other next-generation sequencing technologies become more widely used in Canada.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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