Proceedings of the Canadian Frailty Network Workshop: Identifying Biomarkers of Frailty to Support Frailty Risk Assessment, Diagnosis and Prognosis. Toronto, January 15, 2018
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Frailty Network (CFN), a pan-Canadian not-for-profit organization funded by the Government of Canada through the Networks of Centres of Excellence Program, is dedicated to improving the care of older Canadians living with frailty. The CFN has partnered with the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) to measure potential frailty biomarkers in biological samples (whole blood, plasma, urine) collected in over 30,000 CLSA participants. CFN hosted a workshop in Toronto on January 15 2018, bringing together experts in the field of biomarkers, aging and frailty. The overall objectives of the workshop were to start building a consensus on potential frailty biomarker domains and identify specific frailty biomarkers to be measured in the CLSA biological samples. The workshop was structured with presentations in the morning to frame the discussions for the afternoon session, which was organized as a free-flowing discussion to benefit from the expertise of the participants. Participants and speakers were from Canada, Italy, Spain, United Kingdom and the United States. Herein we provide pertinent background information, a summary of all the presentations with key figures and tables, and the distillation of the discussions. In addition, moving forward, the principles CFN will use to approach frailty biomarker research and development are outlined. Findings from the workshop are helping CFN and CLSA plan and conduct the analysis of biomarkers in the CLSA samples and which will inform a follow-up data access competition.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».