MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408502290 · doi:10.1016/j.gimo.2025.102968

P124: Liquid biopsy for early cancer detection in children and adults with hereditary cancer syndromes across Canada

2025· article· en· W4408502290 sur OpenAlexaffabout
Julia A. Sobotka, Lesa Dawson, Angela Hyde, Mark Basik, Stephanie M. Wong, Holly Etchegary, Marc Clausen, Teresa Tiano, Alicia Tone, Chiquita Hessels, Leslie Born, David Malkin, Andrea Doria, Aly Karsan, Lynette S. Penney, Kirsten M. Farncombe, Patrick Veit‐Haibach, Kasmintan A. Schrader, Yvonne Bombard, Raymond H. Kim, Trevor J. Pugh

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensDalhousie UniversityHospital for Sick ChildrenWomen's College HospitalMcMaster UniversityOvarian Cancer CanadaJewish General HospitalMemorial University of NewfoundlandPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicineLiquid biopsyHereditary CancerCancer detectionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conclusion: CENAS holds significant promise as a point-of-care diagnostic tool for the rapid, low-cost, and bedside detection of PML::RARA fusions in APL patients.With early mortality rates still as high as 15% and approximately 10% of patients either resistant to initial therapy or experiencing relapse, there is a pressing need for more efficient diagnostic and therapeutic strategies.CENAS's ability to identify novel genomic factors associated with atypical PML::RARA fusions offers critical insights that could significantly enhance prognosis and inform treatment decisions in APL.These findings suggest that CENAS not only serves as an effective diagnostic tool for detecting fusion status, but also has the potential to uncover new genetic markers that may influence disease progression, therapeutic resistance, and treatment response.This could pave the way for more personalized, targeted therapies, ultimately improving outcomes for APL patients.By enabling the identification of previously undetected genomic factors, CENAS has the potential to transform both the diagnosis and management of APL.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenetics in Medicine OpenMême sujetGenetic factors in colorectal cancerTravaux en français237 207