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Enregistrement W2559937725 · doi:10.1016/j.atherosclerosissup.2016.10.001

Pooling and expanding registries of familial hypercholesterolaemia to assess gaps in care and improve disease management and outcomes: Rationale and design of the global EAS Familial Hypercholesterolaemia Studies Collaboration

2016· article· en· W2559937725 sur OpenAlexaff
Antonio J. Vallejo‐Vaz, Asif Akram, Sreenivasa Rao Kondapally Seshasai, Della Cole, Gerald F. Watts, G. Kees Hovingh, John J.P. Kastelein, Pedro Mata, Frederick J. Raal, Raúl D. Santos, Handrean Soran, Tomáš Freiberger, Marianne Abifadel, Carlos A. Aguilar‐Salinas, Fahad Alnouri, Rodrigo Alonso, Khalid Al‐Rasadi, Maciej Banach, Martin P. Bogsrud, Mafalda Bourbon, Éric Bruckert, Josip Car, Richard Češka, Pablo Corral, Olivier Descamps, Hans Dieplinger, Can T., Ronen Durst, М. В. Ежов, Zlatko Fras, Dan Gaiță, Isabel Gaspar, Jaques Genest, Mariko Harada‐Shiba, Lixin Jiang, Meral Kayıkçıoğlu, Carolyn S.P. Lam, Gustavs Latkovskis, Ulrich Laufs, Evangelos Liberopoulos, Jie Lin, Nan Lin, Vincent Maher, Nelson Majano, Adéle Marais, Winfried März, Erkin М Мirrakhimov, André R. Miserez, Olena Mitchenko, Hapizah Nawawi, Lennart Nilsson, Børge G. Nordestgaard, György Paragh, Žaneta Petrulionienė, Belma Pojskić, Željko Reiner, Amirhossein Sahebkar, Lourdes Ella G. Santos, Heribert Schunkert, Abdullah Shehab, Mohamed Naceur Slimane, Mario Stoll, Ta‐Chen Su, Andrey V. Susekov, Myra Tilney, Brian Tomlinson, Alexandros D. Tselepis, Branislav Vohnout, Elisabeth Widén, Shizuya Yamashita, Alberico L. Catapano, Kausik K. Ray

Notice bibliographique

RevueAtherosclerosis Supplements · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoolingMedicineDiseaseComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The potential for global collaborations to better inform public health policy regarding major non-communicable diseases has been successfully demonstrated by several large-scale international consortia. However, the true public health impact of familial hypercholesterolaemia (FH), a common genetic disorder associated with premature cardiovascular disease, is yet to be reliably ascertained using similar approaches. The European Atherosclerosis Society FH Studies Collaboration (EAS FHSC) is a new initiative of international stakeholders which will help establish a global FH registry to generate large-scale, robust data on the burden of FH worldwide. METHODS: The EAS FHSC will maximise the potential exploitation of currently available and future FH data (retrospective and prospective) by bringing together regional/national/international data sources with access to individuals with a clinical and/or genetic diagnosis of heterozygous or homozygous FH. A novel bespoke electronic platform and FH Data Warehouse will be developed to allow secure data sharing, validation, cleaning, pooling, harmonisation and analysis irrespective of the source or format. Standard statistical procedures will allow us to investigate cross-sectional associations, patterns of real-world practice, trends over time, and analyse risk and outcomes (e.g. cardiovascular outcomes, all-cause death), accounting for potential confounders and subgroup effects. CONCLUSIONS: The EAS FHSC represents an excellent opportunity to integrate individual efforts across the world to tackle the global burden of FH. The information garnered from the registry will help reduce gaps in knowledge, inform best practices, assist in clinical trials design, support clinical guidelines and policies development, and ultimately improve the care of FH patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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