The CNDR: Collaborating to Translate New Therapies for Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient registries represent an important method of organizing "real world" patient information for clinical and research purposes. Registries can facilitate clinical trial planning and recruitment and are particularly useful in this regard for uncommon and rare diseases. Neuromuscular diseases (NMDs) are individually rare but in aggregate have a significant prevalence. In Canada, information on NMDs is lacking. Barriers to performing Canadian multicentre NMD research exist which can be overcome by a comprehensive and collaborative NMD registry. METHODS: We describe the objectives, design, feasibility and initial recruitment results for the Canadian Neuromuscular Disease Registry (CNDR). RESULTS: The CNDR is a clinic-based registry which launched nationally in June 2011, incorporates paediatric and adult neuromuscular clinics in British Columbia, Alberta, Ontario, Quebec, New Brunswick and Nova Scotia and, as of December 2012, has recruited 1161 patients from 12 provinces and territories. Complete medical datasets have been captured on 460 "index disease" patients. Another 618 "non-index" patients have been recruited with capture of physician-confirmed diagnosis and contact information. We have demonstrated the feasibility of blended clinic and central office-based recruitment. "Index disease" patients recruited at the time of writing include 253 with Duchenne and Becker muscular dystrophy, 161 with myotonic dystrophy, and 71 with ALS. CONCLUSIONS: The CNDR is a new nationwide registry of patients with NMDs that represents an important advance in Canadian neuromuscular disease research capacity. It provides an innovative platform for organizing patient information to facilitate clinical research and to expedite translation of recent laboratory findings into human studies.
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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 | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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 ».