Guide for Combining Primary Tumors for Statistical Analysis in Rodent Carcinogenicity Studies
Notice bibliographique
Résumé
The Tumor Combination Guide was created at the request of the U. S. Food and Drug Administration (FDA) by a Working Group of biopharmaceutical experts from international societies of toxicologic pathology, the Food and Drug Administration (FDA), and members of the Standard for Exchange of Nonclinical Data (SEND) initiative, to assist pharmacology/toxicology reviewers and biostatisticians in statistical analysis of nonclinical tumor data. The guide will also be useful to study and peer review pathologists in interpreting the tumor data. This guide provides a higher-level hierarchy of tumor types or categories correlating the tumor names from the International Harmonization of Nomenclature and Diagnostic Criteria (INHAND) publications with those available in the NEOPLASM controlled terminology (CT) code list in SEND. The version of CT used in a study should be referenced in the nonclinical study data reviewer's guide (SDRG) (section 3.1) of electronic submissions to the FDA. The tumor combination guide instructions and examples are in a tabular format to make informed decisions for combining tumor data for statistical analysis. The strategy for combining tumor types for statistical analysis is based on scientific criteria gleaned from the current scientific literature; as SEND and INHAND terminology and information evolve, this guide will be updated.
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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 | 0,049 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,051 |
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 ».