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Enregistrement W4393084914 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-6376

Abstract 6376: Establishment of the Consortium for Childhood Cancer Predisposition and the Childhood Cancer Predisposition Study

2024· article· en· W4393084914 sur OpenAlexaff
Anita Villani, Garrett M. Brodeur, Lisa Diller, Chloe Edgerton, Junne Kamihara, Wendy Kohlmann, Suzanne P. MacFarland, Luke Maese, David Malkin, Kim E. Nichols, Melissa R. Perrino, Sharon E. Plon, Surya P. Rednam, Christopher C. Porter

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerChildhood cancerGenetic predispositionMedicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Genetic predisposition contributes to a much higher proportion of cancer in children than previously appreciated. This creates a unique opportunity to develop improved methods to identify children at increased risk for cancer, enable early detection or prevention of tumors, and improve cure rates with decreased morbidity. However, several challenges have impeded successful research and systematic approaches to the care of children with cancer predisposition. Methods: We established the Consortium for Childhood Cancer Predisposition (C3P), currently comprised of seven large pediatric institutions in North America. The long-term goal of C3P is to improve outcomes for children with genetic susceptibility to cancer through collaborative research and data sharing. To this end, we have developed the Childhood Cancer Predisposition Study (CCPS), a multicenter registry and biorepository, to achieve three main aims: 1) Establish and maintain the infrastructure for recruitment, participation, collection and sharing of clinical data and biological samples for children with cancer predisposition syndromes (CPS); 2) Define the spectrum of disease in children with CPS and explore the unique characteristics and management approaches of CPS-related tumors compared to their sporadic counterparts; and 3) Evaluate the clinical impact and effectiveness of standard and emerging tumor surveillance strategies. Results: The CCPS opened to enrollment in May, 2021 and is currently recruiting at 3 member sites. To date, 276 primary subjects and 44 family members have been enrolled, 211 in the last year. In total, 37 different cancer predisposition diagnoses are represented among participants, including those that are more prevalent, e.g., Li-Fraumeni syndrome (n=42), DICER1 syndrome (n=27), and PTEN Hamartoma Syndrome (n=21), and those which are very rare, e.g., Rothmund-Thomson syndrome (n=2). There is excellent uptake on obtaining samples, with the CCPS Biorepository at Emory University receiving biospecimens from 261 subjects to date, including constitutional DNA (n=261), frozen peripheral blood mononuclear cells (n=32), and plasma samples for ctDNA analysis (n= 26). Conclusions: C3P has established the infrastructure to facilitate comprehensive collaborative work to improve outcomes for children with cancer predisposition, which represent a wide variety of disorders. Future efforts will include the development of innovative strategies to promote recruitment beyond the primary C3P sites and the support of additional clinical and biological studies of specific CPS. Citation Format: Anita Villani, Garrett M. Brodeur, Lisa R. Diller, Chloe Edgerton, Junne Kamihara, Wendy Kohlmann, Suzanne P. MacFarland, Luke Maese, David Malkin, Kim E. Nichols, Melissa R. Perrino, Sharon E. Plon, Surya Rednam, Christopher C. Porter. Establishment of the Consortium for Childhood Cancer Predisposition and the Childhood Cancer Predisposition Study [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6376.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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