Performance of the eHealth decision support tool, MIPOGG, for recognising children with Li-Fraumeni, DICER1, Constitutional mismatch repair deficiency and Gorlin syndromes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer predisposition syndromes (CPSs) are responsible for at least 10% of cancer diagnoses in children and adolescents, most of which are not clinically recognised prior to cancer diagnosis. A variety of clinical screening guidelines are used in healthcare settings to help clinicians detect patients who have a higher likelihood of having a CPS. The McGill Interactive Pediatric OncoGenetic Guidelines (MIPOGG) is an electronic health decision support tool that uses algorithms to help clinicians determine if a child/adolescent diagnosed with cancer should be referred to genetics for a CPS evaluation. METHODS: This study assessed MIPOGG's performance in identifying Li-Fraumeni, DICER1, Constitutional mismatch repair deficiency and Gorlin (nevoid basal cell carcinoma) syndromes in a retrospective series of 84 children diagnosed with cancer and one of these four CPSs in Canadian hospitals over an 18-year period. RESULTS: MIPOGG detected 82 of 83 (98.8%) evaluable patients with any one of these four genetic conditions and demonstrated an appropriate rationale for suggesting CPS evaluation. When compared with syndrome-specific clinical screening criteria, MIPOGG's ability to correctly identify children with any of the four CPSs was equivalent to, or outperformed, existing clinical criteria respective to each CPS. CONCLUSION: This study adds evidence that MIPOGG is an appropriate tool for CPS screening in clinical practice. MIPOGG's strength is that it starts with a specific cancer diagnosis and incorporates criteria relevant for associated CPSs, making MIPOGG a more universally accessible diagnostic adjunct that does not require in-depth knowledge of each CPS.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».