A cross‐sectional multicenter study of osteogenesis imperfecta in North America – results from the linked clinical research centers
Notice bibliographique
Résumé
Osteogenesis imperfecta (OI) is the most common skeletal dysplasia that predisposes to recurrent fractures and bone deformities. In spite of significant advances in understanding the genetic basis of OI, there have been no large-scale natural history studies. To better understand the natural history and improve the care of patients, a network of Linked Clinical Research Centers (LCRC) was established. Subjects with OI were enrolled in a longitudinal study, and in this report, we present cross-sectional data on the largest cohort of OI subjects (n = 544). OI type III subjects had higher prevalence of dentinogenesis imperfecta, severe scoliosis, and long bone deformities as compared to those with OI types I and IV. Whereas the mean lumbar spine area bone mineral density (LS aBMD) was low across all OI subtypes, those with more severe forms had lower bone mass. Molecular testing may help predict the subtype in type I collagen-related OI. Analysis of such well-collected and unbiased data in OI can not only help answering questions that are relevant to patient care but also foster hypothesis-driven research, especially in the context of 'phenotypic expansion' driven by next-generation sequencing.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».