Children's Oncology Group's 2023 blueprint for research: Central nervous system tumors
Notice bibliographique
Résumé
Tumors of the central nervous system (CNS) are a leading cause of morbidity and mortality in the pediatric population. Molecular characterization in the last decade has redefined CNS tumor diagnoses and risk stratification; confirmed the unique biology of pediatric tumors as distinct entities from tumors that occur in adulthood; and led to the first novel targeted therapies receiving Food and Drug Administration (FDA) approval for children with CNS tumors. There remain significant challenges to overcome: children with unresectable low-grade glioma may require multiple prolonged courses of therapy affecting quality of life; children with high-grade glioma have a dismal long-term prognosis; children with medulloblastoma may suffer significant short- and long-term morbidity from multimodal cytotoxic therapy, and approaches to improve survival in ependymoma remain elusive. The Children's Oncology Group (COG) is uniquely positioned to conduct the next generation of practice-changing clinical trials through rapid prospective molecular characterization and therapy evaluation in well-defined clinical and molecular groups.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,026 |
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 ».