Considerations for the Identification and Conveyance of Clinical Pathology Findings in Preclinical Toxicity Studies: Results From the 9th ESTP International Expert Workshop
Notice bibliographique
Résumé
The European Society of Toxicologic Pathology (ESTP) organized a panel of 24 international experts from many fields of toxicologic clinical pathology (e.g., industry, academia, and regulatory) that came together in 2021 to align the use of terminology to convey the importance of clinical pathology findings in preclinical toxicity studies. An additional goal consisted of how to identify important findings in standard and nonstandard clinical pathology associated endpoints. This manuscript summarizes the information and opinions discussed and shared at the ninth ESTP International Expert Workshop, April 5 to 6, 2022. In addition to terminology usage, the workshop considered topics related to the identification and conveyance of the importance of test item-related findings. These topics included sources of variability, comparators, statistics, reporting, correlations to other study data, nonstandard biomarkers, indirect/secondary findings, and an overall weight-of-evidence approach.
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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 | 0,484 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».