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Enregistrement W2563908609 · doi:10.23736/s0031-0808.16.03259-6

A design thinking approach to primary ovarian insufficiency

2017· article· en· W2563908609 sur OpenAlexaff
Lisa Martin, Alison G Porter, Vincent A Pelligrini, Peter F. Schnatz, Xuezhi Jiang, Nicole Kleinstreuer, Janet E. Hall, Sarah Verbiest, Jill Olmstead, Ryan Fair, Alberto Falorni, Luca Persani, Aleksandar Rajkovic, Khanjan Mehta, Lawrence M. Nelson

Notice bibliographique

RevuePanminerva Medica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésMedicineHypergonadotropic hypogonadismPremature ovarian insufficiencyPrimary Adrenal InsufficiencyInfertilityDiseaseAnxietyPremature ovarian failurePediatricsIntensive care medicineDepression (economics)BioinformaticsGynecologyPsychiatryInternal medicinePregnancyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most clinicians are not prepared to provide integrated personal care to address all the clinical needs of women with primary ovarian insufficiency. Design thinking is an engineering methodology used to develop and evaluate novel concepts for systems operation. Here we articulate the need for a seamlessly integrated mobile health system to support genomic research as well as patient care. We also review the pathophysiology and management of primary ovarian insufficiency. Molecular understanding regarding the pathogenesis is essential to developing strategies for prevention, earlier diagnosis, and appropriate management of the disorder. The syndrome is a chronic disorder characterized by oligo/amenorrhea and hypergonadotropic hypogonadism before age 40 years. There may be significant morbidity due to: 1) depression and anxiety related to the loss of reproductive hormones and infertility; 2) associated autoimmune adrenal insufficiency or hypothyroidism; and 3) reduced bone mineral density and increased risk of cardiovascular disease related to estrogen deficiency. Approximately 5% to 10% of women with primary ovarian insufficiency conceive and have a child. Women who develop primary ovarian insufficiency related to a premutation in FMR1 are at risk of having a child with fragile X syndrome, the most common cause of inherited intellectual disability. In most cases of spontaneous primary ovarian insufficiency no environmental exposure or genetic mechanism can be identified. As a rare disease, the diagnosis of primary ovarian insufficiency presents special challenges. Connecting patients and community health providers in real time with investigators who have the requisite knowledge and expertise would help solve this dilemma.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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