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Enregistrement W2751116120 · doi:10.1007/s11102-017-0835-5

Development of ACRODAT®, a new software medical device to assess disease activity in patients with acromegaly

2017· article· en· W2751116120 sur OpenAlex
A. J. van der Lely, Roy Gomez, Andreas M. Pleil, Xavier Badı́a, Thierry Brue, Michael Buchfelder, Pia Burman, David R. Clemmons, Ezio Ghigo, Jens Otto Lunde Jørgensen, Anton Luger, Joli van der Lans-Bussemaker, Susan M. Webb, Christian J. Strasburger

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePituitary · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizer UKPfizer
Mots-clésAcromegalyHuman physiologyMedicineDiseaseHuman geneticsInternal medicineGrowth hormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Despite availability of multimodal treatment options for acromegaly, achievement of long-term disease control is suboptimal in a significant number of patients. Furthermore, disease control as defined by biochemical normalization may not always show concordance with disease-related symptoms or patient's perceived quality of life. We developed and validated a tool to measure disease activity in acromegaly to support decision-making in clinical practice. METHODS: An international expert panel (n = 10) convened to define the most critical indicators of disease activity. Patient scenarios were constructed based on these chosen parameters. Subsequently, a panel of 21 renowned endocrinologists at pituitary centers (Europe and Canada) categorized each scenario as stable, mild, or significant disease activity in an online validation study. RESULTS: From expert opinion, five parameters emerged as the best overall indicators to evaluate disease activity: insulin-like growth factor I (IGF-I) level, tumor status, presence of comorbidities (cardiovascular disease, diabetes, sleep apnea), symptoms, and health-related quality of life. In the validation study, IGF-I and tumor status became the predominant parameters selected for classification of patients with moderate or severe disease activity. If IGF-I level was ≤1.2x upper limit of normal and tumor size not significantly increased, the remaining three parameters contributed to the decision in a compensatory manner. CONCLUSION: The validation study underlined IGF-I and tumor status for routine clinical decision-making, whereas patient-oriented outcome measures received less medical attention. An Acromegaly Disease Activity Tool (ACRODAT) is in development that might assist clinicians towards a more holistic approach to patient management in acromegaly.

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.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,580

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,276 · 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