A framework for the clinical implementation of optical genome mapping in hematologic malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Optical Genome Mapping (OGM) is rapidly emerging as an exciting cytogenomic technology both for research and clinical purposes. In the last 2 years alone, multiple studies have demonstrated that OGM not only matches the diagnostic scope of conventional standard of care cytogenomic clinical testing but it also adds significant new information in certain cases. Since OGM consolidates the diagnostic benefits of multiple costly and laborious tests (e.g., karyotyping, fluorescence in situ hybridization, and chromosomal microarrays) in a single cost-effective assay, many clinical laboratories have started to consider utilizing OGM. In 2021, an international working group of early adopters of OGM who are experienced with routine clinical cytogenomic testing in patients with hematological neoplasms formed a consortium (International Consortium for OGM in Hematologic Malignancies, henceforth "the Consortium") to create a consensus framework for implementation of OGM in a clinical setting. The focus of the Consortium is to provide guidance for laboratories implementing OGM in three specific areas: validation, quality control and analysis and interpretation of variants. Since OGM is a complex technology with many variables, we felt that by consolidating our collective experience, we could provide a practical and useful tool for uniform implementation of OGM in hematologic malignancies with the ultimate goal of achieving globally accepted standards.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».