The Unholy Grail of cancer screening: or is it just about the Benjamins?
Notice bibliographique
Résumé
The biotechnology company Grail developed a non-invasive blood test (Galleri test) which is claimed to detect 50 types of cancer at early and potentially curable stages. The initially promising results from prospective studies, and the anticipated financial success of Grail led the sequencing giant Illumina to purchase Grail for $8 billion (2021). Following this event, Grail collaborated with the UK National Health System to further clarify the test's capability, in a 3-year prospective trial, along with the standard of care. The UK-NHS announced that the trial will provide a clearer understanding of the efficacy of the Galleri test within the NHS framework. If the test does not perform as expected, valuable insights will still be gained to guide future research aimed at enhancing cancer screening. We previously expressed concerns about the sensitivity and specificity of the Galleri test. In this opinion paper, we revisit the hyped technology, and we provide new suggestions on the use of this test.
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 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 | 0,023 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».