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Enregistrement W4403823663 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.1954

Concept of a medical and public health cancer genomics platform

2024· article· en· W4403823663 sur OpenAlexaff
Maria Lucia Specchia, Maria Rosaria Cozzolino, Maria Gabriella Cacciuttolo, Antonio Ammendolia, Roberta Pastorino, Stefania Boccia

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomicsCancerPublic healthMedicineComputational biologyBiologyGenomeGeneticsNursingInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This study aims to produce the concept of an open-access medical and public health cancer genomics platform aimed at aggregating and sharing documentation of ongoing initiatives and data resulting from the CAN.HEAL project, available for EU researchers, healthcare professionals, policy makers, citizens and patients. Methods The context (reference sector, stakeholders and research evidences), feasibility (privacy management and data processing), and platform’s end users were analysed; the CAN.HEAL project deliverables were listed and clustered; aspects related to the definition of the overall platform architecture and modules integration were studied. Results The project deliverables were catalogued into 8 categories which could be the platform’s cloud interface main labels: results from events, policy papers, newsletters, mapping results and reports, datasets, recommendations and guidelines, use cases, courses and training activities. To define the overall system architecture, the following key activities should be implemented: content management system choice, hosting configuration and setup of the development domain, content management system installation, development of HTML web pages, data entry, data visualisation and graphic layout, and test and debug. To the modules integration purposes the following items should be addressed: creation of a server analytics account; social network integration; activation of additional system for sending newsletters. Conclusions Cloud-based data platform allows to securely manage, integrate, analyse and share large datasets. Establishing an infrastructure to help researchers access, store and analyse large amounts of biological data is of paramount importance both to enable advances in research and support health policy making processes. The CAN.HEAL platform could help aligning clinical and population-based interventions for integrating the genome of Europe biobanking initiative into public health genomics for cancer. Key messages • Connecting healthcare data can support the challenge of accessing the relevant information needed for the policy and decision making processes to effectively promote population health and wellbeing. • The set-up of a medical and public health cancer genomics platform promotes the effective translation of genome-based knowledge and technologies into public policy and health services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
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Résumé présentoui

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