International neuroblastoma risk group consortium: a model of networking for rare cancers
Notice bibliographique
Résumé
It is critical to share knowledge and harmonize approaches to optimize progress in rare cancers. The International Neuroblastoma Risk Group (INRG) Task Force was formed by the 4 major neuroblastoma cooperative groups in 2004 to achieve this goal. Strategies developed for neuroblastoma are an exemplar for other rare malignancies. Data from an initial cohort of 8800 patients were transferred to the INRG Data Commons, and a data-sharing model was developed. Currently, information on more than 25 000 patients is available to the research community. The INRG staging and risk classification systems have led to harmonized approaches for therapeutic groupings. INRG consensus manuscripts have led to uniform criteria for classifying biological data, evaluating the extent of disease, and defining treatment response. More than 40 INRG research studies have been performed by investigators from around the world, including analyses of rare patients, which would not otherwise be possible. The success of this approach for neuroblastoma has been leveraged to create the Pediatric Cancer Data Commons and the Data for the Common Good. Efforts to enrich the INRG Commons with additional genomic and biomarker data, extracted electronic health records, and digital medical images are ongoing. The international networking model developed by the INRG Task Force has led to new research discoveries and progress in neuroblastoma. The approach has now been applied to 16 other cancers and conditions, including rhabdomyosarcoma, germ cell tumor, Lynch syndrome, and cancer predisposition. This framework of international collaboration and data sharing serves as a model for advancing rare adult malignancies.
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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 | 0,114 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».