MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7112299661

Addressing the unmet need for salivary gland cancers in the UK and beyond

2023· article· en· W7112299661 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankTranslational researchHead and neckCancerHead and neck cancerFocus groupRelevance (law)Biorepository
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Salivary Gland Cancers (SGC) are rare. Over 23 distinct types account for only c.0.3% of cancer cases globally each year. They represent less than 5% of all head and neck cancers and encompass ‘salivary type’ histologies presenting in other areas of the body in the secretory glands, including the lacrimal gland, trachea and the vulva. There is an unmet need for a salivary cancer specific advocacy group to support patients and provide support for the development of new treatment options to improve outcomes for patients. Methods We established Salivary Gland Cancer UK (SGC-UK) which is a unique charity world-wide focused specifically on these cancers. A collaboration between a patient advocate and a salivary cancer medical oncologist it was launched in April 2019 to address the unmet need for patients, carers and those treating and researching these cancers. Using co-production to build an active patient and research community, SGC UK is working to advance understanding of SGC biology, advance research, develop new treatments, and support patients and carers. Results Patients with all SGC types are supported. Patients from across the UK can have clinical input through a specialist hub at The Christie NHS Foundation Trust, Manchester, UK A biobank of tumour and blood samples has been established supporting national and international research Regular national/international meetings build and support the community, provide networking opportunities and research updates Focus over the last 24 months was SGC pathology/genomics, lab studies, carbon ion treatment, and real-world outcomes Researcher – Patient co-production via discussion days informing organisational priorities and aims ensuring relevance and impact within the patient population Reliable patient information was co-produced including ‘Could gene profiling help you' information sheets and return to work guides including real-life stories and videos from our network empowering patients/advocates. Conclusions SGC-UK is a unique collaboration addressing a significant unmet need. A biobank/database is being established to drive forward national and international research. Reliable information and support is being provided to patients, carers and clinicians. Collaboration and co-production to benefit all.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,008

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,123 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Explorer (The University of Manchester)Même sujetSalivary Gland Tumors Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207