Design and Implementation of INSPPIRE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Acute recurrent pancreatitis (ARP) and chronic pancreatitis (CP) are rare and poorly understood diseases in children. Better understanding of these disorders can only be accomplished via a multicenter, structured, data collection approach. METHODS: The International Study Group of Pediatric Pancreatitis: In Search for a Cure (INSPPIRE) consortium was created to investigate the epidemiology, etiologies, pathogenesis, natural history, and outcomes of pediatric ARP and CP. Patient and physician questionnaires were developed to capture information on demographics, medical history, family and social history, medications, hospitalizations, risk factors, diagnostic evaluation, treatments, and outcome information. Information collected in paper questionnaires was then transferred into Research Electronic Data Capture (REDCap), tabulated, and analyzed. RESULTS: The administrative structure of the INSPPIRE consortium was established, and National Institutes of Health funding was obtained. A total of 14 sites (10 in the United States, 2 in Canada, and 2 overseas) participated. Questionnaires were amended and updated as necessary, followed by changes made into the REDCap database. Between September 1, 2012 and August 31, 2013, a total of 194 children were enrolled into the study: 54% were girls, 82% were non-Hispanic, and 72% were whites. CONCLUSIONS: The INSPPIRE consortium demonstrates the feasibility of building a multicenter patient registry to study the rare pediatric diseases, ARP and CP. Analyses of collected data will provide a greater understanding of pediatric pancreatitis and create opportunities for therapeutic interventional studies that would not otherwise be possible without a multicenter approach.
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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 | 0,080 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 ».