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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».