Lessons learned from the Pediatric Cardiomyopathy Registry (PCMR) Study Group
Notice bibliographique
Résumé
Cardiomyopathy is a rare disorder of the heart muscle, affecting 1.13 cases per 100,000 children, from birth to 18 years of age. Cardiomyopathy is the leading cause of heart transplantation in children over the age of 1. The Pediatric Cardiomyopathy Registry funded in 1994 by the National Heart, Lung, and Blood Institute was established to examine the epidemiology of the disease in children below 18 years of age. More than 3500 children across the United States and Canada have been enrolled in the Pediatric Cardiomyopathy Registry, which has followed-up these patients until death, heart transplantation, or loss to follow-up. The Pediatric Cardiomyopathy Registry has provided the most in-depth illustration of this disease regarding its aetiology, clinical course, associated risk factors, and patient outcomes. Data from the registry have helped in guiding the clinical management of cardiomyopathy in children under 18 years of age; however, questions still remain regarding the most clinically effective diagnostic and treatment approaches for these patients. Future directions of the registry include the use of next-generation whole-exome sequencing and cardiac biomarkers to identify aetiology-specific treatments and improve diagnostic strategies. This article provides a brief synopsis of the work carried out by the Pediatric Cardiomyopathy Registry since its inception, including the current knowledge on the aetiologies, outcomes, and treatments of cardiomyopathy in children.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».