The Canadian Neuromuscular Disease Registry: Connecting patients to national and international research opportunities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient registries serve an important role in rare disease research, particularly for the recruitment and planning of clinical trials. The Canadian Neuromuscular Disease Registry was established with the primary objective of improving the future for neuromuscular (NM) patients through the enablement and support of research into potential treatments. METHODS: In this report, we discuss design and utilization of the Canadian Neuromuscular Disease Registry with special reference to the paediatric cohort currently enrolled in the registry. RESULTS: As of July 25, 2017, there are 658 paediatric participants enrolled in the registry, 249 are dystrophinopathies (229 are Duchenne muscular dystrophy), 57 are myotonic dystrophy participants, 98 spinal muscular atrophy participants and 65 are limb girdle muscular dystrophy. A total of 175 patients have another NM diagnosis. The registry has facilitated 20 clinical trial inquiries, 5 mail-out survey studies and 5 other studies in the paediatric population. DISCUSSION: The strengths of the registry are discussed. The registry has proven to be an invaluable tool to NM disease research and has increased Canada's visibility as a competitive location for the conduct of clinical trials for NM therapies.
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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 | 0,020 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».