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Enregistrement W612383718 · doi:10.1089/bio.2014.0061

The Importance of Biobanking in Cancer Research

2015· article· en· W612383718 sur OpenAlexafffundabout
Tania Castillo-Pelayo, Sindy Babinszky, Jodi LeBlanc, Peter H. Watson

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésBiobankBroad spectrumBiorepositoryMedicineData scienceComputer scienceBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Establishing the importance of biobanking in cancer research is important for research funders and for planning health research infrastructure. This study delineates the importance of biobanking to the cancer research landscape in Canada and relative to other forms of health research infrastructure. METHODS: The Cancer Research Society (CRS) is a Canadian organization with a broad mission and national portfolio that funds studies across the spectrum of cancer research. We selected all 35 investigators who received CRS grants in the 2010/11 competition and then analyzed their publications from 2010 to 2014. Articles were categorized by overall research area, acknowledged source of funding, specific scientific focus, and the presence of any data that involved an 'indicator' (human biospecimens, cell lines, animal models, advanced microscopy, flow cell sorters, and next generation sequencing) of dependence on different kinds of health research infrastructures. Publications involving biobanking and utilizing biospecimens were further classified by biospecimen provenance and type of biospecimen used. RESULTS: These investigators generated 502 (from a total of 749) papers that were related to the field of cancer research. Amongst 445 papers that contained primary data, we found no significant differences between CRS funded and 'other funded' papers in terms of biospecimen use, which occurred in 38% of articles. Overall biospecimens were mostly obtained directly from patients (17%), or indirectly from biorepositories (31%) and hospitals (46%). The proportions of studies using other tools was as follows: 54% cell lines, 32% animal models, 14% advanced microscopy, 14% flow sorters, and 8% next generation sequencing. The spectrum of research was very similar to the overall profile of cancer research in Canada in 2010. CONCLUSIONS: This study suggests that biorepositories that coordinate the activity of biobanking rank amongst the most important of established health research infrastructures as contributors to research publications.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,815
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,169 · 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.

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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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