MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4394156428 · doi:10.6084/m9.figshare.15253995

Additional file 3 of Association of germline genetic variants with breast cancer-specific survival in patient subgroups defined by clinic-pathological variables related to tumor biology and type of systemic treatment

2021· dataset· en· W4394156428 sur OpenAlexaff
Anna Morra, Maria Escala-Garcia, Jonathan Beesley, Renske Keeman, Sander Canisius, Thomas U. Ahearn, Irene L. Andrulis, Hoda Anton‐Culver, Volker Arndt, Paul L. Auer, Annelie Augustinsson, Laura E. Beane Freeman, Heiko Becher, Matthias W. Beckmann, Sabine Behrens, Stig E. Bojesen, Manjeet K. Bolla, Hermann Brenner, Thomas Brüning, Saundra S. Buys, Bette J. Caan, Daniele Campa, Federico Canzian, Jose E. Castelao, Jenny Chang‐Claude, Stephen J. Chanock, Ting‐Yuan David Cheng, Christine L. Clarke, Sarah V. Colonna, Fergus J. Couch, Angela Cox, Simon S. Cross, Kamila Czene, Mary B. Daly, Joe Dennis, Thilo Dörk, Laure Dossus, Alison M. Dunning, Miriam Dwek, Arif B. Ekici, A. Heather Eliassen, Mikael Eriksson, D. Gareth Evans, Peter A. Fasching, Henrik Flyger, Lin Fritschi, Manuela Gago-Domínguez, José Á. García-Sáenz, Graham G. Giles, Mervi Grip, Pascal Guénel, Melanie Gündert, Eric Hahnen, Christopher A. Haiman, Niclas Håkansson, Per Hall, Ute Hamann, Steven N. Hart, Jaana M. Hartikainen, Arndt Hartmann, Wei He, Maartje J. Hooning, Reiner Hoppe, John L. Hopper, Anthony Howell, David J. Hunter, Agnes Jager, Anna Jakubowska, Wolfgang Janni, Esther M. John, Audrey Jung, Rudolf Kaaks, Machteld Keupers, Cari M. Kitahara, Stella Koutros, Peter Kraft, Vessela N. Kristensen, Allison W. Kurian, James V. Lacey, Diether Lambrechts, Loı̈c Le Marchand, Annika Lindblom, Martha S. Linet, Robert Luben, Jan Lubiński, Michael Lush, Graham J. Mann, Mehdi Manoochehri, Sara Margolin, John W.M. Martens, Marı́a Elena Martı́nez, Dimitrios Mavroudis, Kyriaki Michailidou, Roger L. Milne, Anna Marie Mulligan, Taru Muranen, Heli Nevanlinna, William G. Newman, Sune F. Nielsen, Børge G. Nordestgaard, Andrew F. Olshan, Håkan Olsson, Nick Orr, Tjoung‐Won Park‐Simon, Alpa V. Patel, Bernard Peissel, Paolo Peterlongo, Dijana Plaseska‐Karanfilska, Karolina Prajzendanc, Ross L. Prentice, Nadège Presneau, Brigitte Rack, Gad Rennert, Hedy S. Rennert, Valerie Rhenius, Atocha Romero, Rebecca Roylance, Matthias Ruebner, Emmanouil Saloustros, Elinor J. Sawyer, Rita K. Schmutzler, Andreas Schneeweiß, Christopher G. Scott, Mitul Shah, Snezhana Smichkoska, Melissa C. Southey, Jennifer Stone, Harald Surowy, Anthony J. Swerdlow, Rulla M. Tamimi, William Tapper, Lauren R. Teras, Mary Beth Terry, Rob A.�E.�M. Tollenaar, Ian Tomlinson, Melissa A. Troester, Thérèse Truong, Celine M. Vachon, Qin Wang, Amber N. Hurson, Robert Winqvist, Alicja Wolk, Argyrios Ziogas, Hiltrud Brauch, Montserrat García‐Closas, Paul D.P. Pharoah, Douglas F. Easton, Georgia Chenevix‐Trench, Marjanka K. Schmidt

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity Health NetworkLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermlinePathologicalBreast cancerOncologyMedicineInternal medicineAssociation (psychology)BiologyCancerGeneticsGenePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 3: Supplementary Table S8, Supplementary Table S9, Supplementary Table S10, Supplementary Table S11, and Supplementary Table S12. Supplementary Table S8. Shows the BFDPs under two more restrictive prior probabilities of true association (10-5 and 10-6) for the results presented in Table 1. Supplementary Table S9. Shows the BFDPs under two more restrictive prior probabilities of true association (10-5 and 10-6) for the results presented in Table 2. Supplementary Table S10. Shows power calculation by subgroup, at the two-sided 5E-08 level for varying genotype hazard ratio (GHR) and minor allele frequency (MAF), based on number of cases and event rate from the 15-year breast cancer-specific analyses. Supplementary Table S11. Shows power calculation by subgroup, at the two-sided 5E-08 level for varying genotype hazard ratio (GHR) and minor allele frequency (MAF), based on number of cases and event rate from the 5-year breast cancer-specific analyses. Supplementary Table S12. Shows the subgroup-specific associations detected by previous studies and corresponding estimates from the current study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5040,069

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MIND→Même sujetBRCA gene mutations in cancer→Travaux en français237 207→