Abstract 243: Canadian Familial Hypercholesterolemia Registry
Notice bibliographique
Résumé
Familial hypercholesterolemia (FH) is the most frequent genetic lipoprotein disorder associated with premature CAD. In Canada, the burden of disease is estimated to be approximately 83,500 patients. Objective: The goal of this initiative is to create a registry of subjects with FH across Canada. Rare diseases of lipoprotein metabolism will also be included (SMASH initiative). Methods and Results: Using a “hub and spoke” model, the registry will be extended in various communities to link primary care physicians with provincial academic centers. The registry will include clinical, biochemical and demographic information. Specimens (plasma/serum and DNA) will be collected for local biobanking. We propose a three-tier registry: local, provincial and Canada-wide, which will be completely anonymized. The registry will be made available for clinicians to manage patient care, identify relatives for screening and treatment (cascade screening), to provide advice to general practitioners and to support collaborative studies in biomedical, clinical, health outcomes and health economics research. The data extracted for the provincial portion of the database will allow administrative database research that will provide important information to key stakeholders and permit allocation of resources. It will also allow a sound and uniform rationale for the use of novel therapeutic agents and provide expert advice to regulatory agencies. At the Canadian level, the database will allow clinicians and researchers to determine the burden of disease and the long-term effects of treatment. Conclusion: Through the creation of a Canada-wide network of academic clinics, integrating lipid specialists, endocrinologists and cardiologists, the Canadian FH registry will lead to significant benefits for FH patients, clinicians and researchers, biopharmaceutical industry and government.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,010 |
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 ».