Collaboration to Promote Research and Improve Clinical Care in the Evolving Field of Childhood Cancer Predisposition
Notice bibliographique
Résumé
Germline pathogenic variants in cancer susceptibility genes are identified in up to 18% of all children with cancer. Because pediatric cancer predisposition syndromes (CPS) themselves are rare and underrecognized, there are limited data to guide the diagnosis and management of affected children and at-risk relatives. Furthermore, the care of affected children requires distinct considerations given the early onset of cancers, lifelong risks of additional cancers, and potential late effects of therapy. Herein, we discuss efforts to leverage existing infrastructure, organize experts, and develop a new consortium to optimize care and advance research for children with CPS. A 2016 workshop organized by the American Association for Cancer Research united many experts in childhood cancer predisposition and resulted in publication of multiple consensus guidelines for tumor surveillance. More recently, several of these authors established the Consortium for Childhood Cancer Predisposition (C3P), a multi-institutional collaboration that provides a structure for systematic research in cancer predisposition, screening, and prevention in children. The Consortium intends to work with other cooperative groups to merge longitudinal data from children with CPS throughout the continuum of the cancer risk period, as well as cancer treatment and survivorship care, to optimize overall outcomes.
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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 | 0,109 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».