Eight years after an international workshop on myotonic dystrophy patient registries: case study of a global collaboration for a rare disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myotonic Dystrophy is the most common form of muscular dystrophy in adults, affecting an estimated 10 per 100,000 people. It is a multisystemic disorder affecting multiple generations with increasing severity. There are currently no licenced therapies to reverse, slow down or cure its symptoms. In 2009 TREAT-NMD (a global alliance with the mission of improving trial readiness for neuromuscular diseases) and the Marigold Foundation held a workshop of key opinion leaders to agree a minimal dataset for patient registries in myotonic dystrophy. Eight years after this workshop, we surveyed 22 registries collecting information on myotonic dystrophy patients to assess the proliferation and utility the dataset agreed in 2009. These registries represent over 10,000 myotonic dystrophy patients worldwide (Europe, North America, Asia and Oceania). RESULTS: The registries use a variety of data collection methods (e.g. online patient surveys or clinician led) and have a variety of budgets (from being run by volunteers to annual budgets over €200,000). All registries collect at least some of the originally agreed data items, and a number of additional items have been suggested in particular items on cognitive impact. CONCLUSIONS: The community should consider how to maximise this collective resource in future therapeutic programmes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».