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Enregistrement W4416695134 · doi:10.1158/1055-9965.30723154

Supplementary Methods from Validation of a Genetic-Enhanced Risk Prediction Model for Colorectal Cancer in a Large Community-Based Cohort

2025· article· W4416695134 sur OpenAlexfundno aff
Yu‐Ru Su, Lori C. Sakoda, Jihyoun Jeon, Minta Thomas, Yi Lin, Jennifer L. Schneider, Natalia Udaltsova, Jeffrey K. Lee, Iris Lansdorp‐Vogelaar, Elisabeth F.P. Peterse, Ann G. Zauber, Jiayin Zheng, Yingye Zheng, Elizabeth R. Hauser, John A. Baron, Elizabeth L. Barry, D. Timothy Bishop, Hermann Brenner, Daniel D. Buchanan, Andrea N. Burnett‐Hartman, Peter T. Campbell, Graham Casey, Sergi Castellvı́-Bel, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Jane C. Figueiredo, Steven Gallinger, Graham G. Giles, Stephen B. Gruber, Andrea Gsur, Marc J. Gunter, Jochen Hampe, Heather Hampel, Tabitha A. Harrison, Michael Hoffmeister, Xinwei Hua, Jeroen R. Huyghe, Mark A. Jenkins, Temitope O. Keku, Loı̈c Le Marchand, Li Li, Annika Lindblom, Vı́ctor Moreno, Polly A. Newcomb, Paul D.P. Pharoah, Elizabeth A. Platz, John D. Potter, Conghui Qu, Gad Rennert, Robert E. Schoen, Martha L. Slattery, Mingyang Song, Fränzel J.B. van Duijnhoven, Bethany Van Guelpen, Pavel Vodička, Alicja Wolk, Michael O. Woods, Anna H. Wu, Richard B. Hayes, Ulrike Peters, Douglas A. Corley, Li Hsu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchBundesministerium für Bildung und ForschungNational Heart, Lung, and Blood InstituteDivision of Cancer Prevention, National Cancer InstituteMcGill UniversityGénome QuébecJohns Hopkins UniversityMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésColorectal cancerCohortRisk assessmentCohort studyPrognostic modelStatistical modelPredictive modelling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supplementary methods show the details of study population, risk model development, calculation of the polygenic risk score, statistical analysis and funding of individual studies in GECCO and CORECT.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3890,052

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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