Response to <i>Comment on “Reflex somatic testing for the detection of FGFR alterations in urinary tract carcinomas: a dual-institutional experience”</i>
Notice bibliographique
Résumé
Dear correspondence author(s), We would like to thank you for your interest in our study reporting our experience with reflex FGFR somatic testing in urinary tract carcinomas.1 Published results were based on real-world data based on a publicly funded cancer biomarker testing program, where FGFR molecular testing was performed on a single specimen per patient with advanced/metastatic urinary tract carcinoma. For each patient, the most recent specimen with sufficient tumor DNA, based on tumor area and cellularity, was selected for molecular testing. Pathologist-guided macrodissection was performed on the most representative block containing all variant histologies. Distinct molecular testing of areas showing different variant histologies via laser microdissection would certainly enhance morphologic-molecular correlations. Molecular characterization of all primary and metastatic specimens from each patient, as well as sampling at multiple time points during therapy, would also better inform us about tumor evolution, resistance mechanisms arising during therapy, and potential microenvironmental influences on the tumor molecular profile. We have indeed acknowledged that these represent the main limitations of our study. While not feasible in a publicly funded health care system, these strategies would certainly be appropriate in a hypothesis-driven research setting, allowing for a more comprehensive analysis of the disease.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,014 |
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 ».