355. DEVELOPMENT OF A CUSTOM RELATIONAL DATABASE FOR INTEGRATING CLINICAL AND RESEARCH DATA FOR THE STUDY FOR ESOPHAGEAL ADENOCARCINOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the advent of next-generation sequencing, digital pathology, and other high-dimensional data sources used in modern research, improved data management is required to maintain organization and relationship to the corresponding patient and their outcomes. The complexity of the data often limits interpretation by clinicians not highly versed in its analysis. Conversely, data scientists may not be able to interpret the data in the correct clinical context. We describe here a relational database and custom tools which coordinates clinical, organoid, and genomic data in the study of esophageal adenocarcinoma. Methods Database architecture was designed with pillars of clinical data and outcome, organoid culture data, and next-generation sequencing data. Data dictionaries were composed for all tables in the database architecture. Oracle Database was utilized and populated with datasets formatted to adhere to data dictionaries. Application Express was used to develop web applications for users to enter, query, and analyze data. Automatic nightly backups, robust login security, and tiers of access protect confidential data against system failures, human error, and data theft. Custom tools with graphical user interfaces were developed for survival curve generation and organoid drug-screening results, to facilitate clinician use. Results This database now encompasses over 21 data tables comprising clinical, surgical, recurrence, treatment response, tissue sample storage, organoid research, and genomic data. Data scientists can link omic data directly to patient clinical data and clinician researchers can rapidly obtain patient and organoid survival data for covariates of choice using a graphical user interface. Conclusion Proper data management requires a substantial initial investment in designing of database architecture, deployment of software and servers, formatting of data, and the creation of front-end user applications. The investment is well worth the cost, however, as a centralized database allows for rapid querying of data that would otherwise be scattered or require individualized analysis for each project. This also facilitates the interactions between data scientists and clinician researchers.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».