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Enregistrement W4310456813 · doi:10.1177/11769351221136056

Optimizing Drug Response Study Design in Patient-Derived Tumor Xenografts

2022· article· en· W4310456813 sur OpenAlexafffund
Jessica Weiss, Nhu‐An Pham, Melania Pintilie, Ming Li, Geoffrey Liu, Frances A. Shepherd, Ming‐Sound Tsao, Wei Xu

Notice bibliographique

RevueCancer Informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentrePublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésMedicineStatistical significanceDrugDrug responseStatistical powerSample size determinationOncologyPharmacologyInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient-derived tumor xenograft (PDX) models were used to evaluate the effectiveness of preclinical anticancer agents. A design using 1 mouse per patient per drug (1 × 1 × 1) was considered practical for large-scale drug efficacy studies. We evaluated modifiable parameters that could increase the statistical power of this design based on our consolidated PDX experiments. Real studies were used as a reference to investigate the relationship between statistical power with treatment effect size, inter-mouse variation, and tumor measurement frequencies. Our results showed that large effect sizes could be detected at a significance level of .2 or .05 under a 1 × 1 × 1 design. We found that the minimum number of mice required to achieve 80% power at an alpha level of .05 under all situations explored was 21 mice per group for a small effect size and 5 mice per group for a medium effect size.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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