Collecting Biospecimens From an Internet-Based Prospective Cohort Study of Inflammatory Bowel Disease (CCFA Partners): A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Internet has successfully been used for patient-oriented survey research. Internet-based translational research may also be possible. OBJECTIVE: Our aim was to study the feasibility of collecting biospecimens from CCFA Partners, an Internet-based inflammatory bowel disease (IBD) cohort. METHODS: From August 20, 2013, to January 4, 2014, we randomly sampled 412 participants, plus 179 from a prior validation study, and invited them to contribute a biospecimen. Participants were randomized to type (blood, saliva), incentive (none, US $20, or US $50), and collection method for blood. The first 82 contributors were also invited to contribute stool. We used descriptive statistics and t tests for comparisons. RESULTS: Of the 591 participants, 239 (40.4%) indicated interest and 171 (28.9%) contributed a biospecimen. Validation study participants were more likely to contribute than randomly selected participants (44% versus 23%, P<.001). The return rate for saliva was higher than blood collected by mobile phlebotomist and at doctors' offices (38%, 31%, and 17% respectively, P<.001). For saliva, incentives were associated with higher return rates (43-44% versus 26%, P=.04); 61% contributed stool. Fourteen IBD-associated single nucleotide polymorphisms were genotyped, and risk allele frequencies were comparable to other large IBD populations. Bacterial DNA was successfully extracted from stool samples and was of sufficient quality to permit quantitative polymerase chain reaction for total bacteria. CONCLUSIONS: Participants are willing to contribute and it is feasible to collect biospecimens from an Internet-based IBD cohort. Home saliva kits yielded the highest return rate, though mobile phlebotomy was also effective. All samples were sufficient for genetic testing. These data support the feasibility of developing a centralized collection of biospecimens from this cohort to facilitate IBD translational studies.
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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».