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Enregistrement W3002669956 · doi:10.1186/s13023-019-1276-1

Outcomes in pediatric studies of medium-chain acyl-coA dehydrogenase (MCAD) deficiency and phenylketonuria (PKU): a review

2020· review· en· W3002669956 sur OpenAlexafffund
Michael Pugliese, Kylie Tingley, Andrea Chow, Nicole Pallone, Maureen Smith, Alvi Rahman, Pranesh Chakraborty, Michael T. Geraghty, Julie Irwin, Laure Tessier, Stuart G. Nicholls, Martin Offringa, Nancy J. Butcher, Ryan Iverson, Tammy Clifford, Sylvia Stöckler, Brian Hutton, Karen Paik, Jessica J. Tao, Becky Skidmore, Doug Coyle, Kathleen Duddy, Sarah Dyack, Cheryl R. Greenberg, Shailly Jain Ghai, Natalya Karp, Lawrence Korngut, Jonathan B. Kronick, Alex MacKenzie, Jennifer MacKenzie, Bruno Maranda, John J. Mitchell, Murray Potter, Chitra Prasad, Andreas Schulze, Rebecca Sparkes, Monica Taljaard, Yannis Trakadis, Jagdeep S. Walia, Beth K. Potter

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaHospital for Sick ChildrenBC Children's HospitalSickKids FoundationUniversité de SherbrookeWestern UniversityUniversity of TorontoNewborn Screening OntarioUniversity of ManitobaIzaak Walton Killam Health CentreOttawa HospitalMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionPediatricsNewborn screeningIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inherited metabolic diseases (IMDs) are a group of individually rare single-gene diseases. For many IMDs, there is a paucity of high-quality evidence that evaluates the effectiveness of clinical interventions. Clinical effectiveness trials of IMD interventions could be supported through the development of core outcome sets (COSs), a recommended minimum set of standardized, high-quality outcomes and associated outcome measurement instruments to be incorporated by all trials in an area of study. We began the process of establishing pediatric COSs for two IMDs, medium-chain acyl-CoA dehydrogenase (MCAD) deficiency and phenylketonuria (PKU), by reviewing published literature to describe outcomes reported by authors, identify heterogeneity in outcomes across studies, and assemble a candidate list of outcomes. METHODS: We used a comprehensive search strategy to identify primary studies and guidelines relevant to children with MCAD deficiency and PKU, extracting study characteristics and outcome information from eligible studies including outcome measurement instruments for select outcomes. Informed by an established framework and a previously published pediatric COS, outcomes were grouped into five, mutually-exclusive, a priori core areas: growth and development, life impact, pathophysiological manifestations, resource use, and death. RESULTS: For MCAD deficiency, we identified 83 outcomes from 52 articles. The most frequently represented core area was pathophysiological manifestations, with 33 outcomes reported in 29/52 articles (56%). Death was the most frequently reported outcome. One-third of outcomes were reported by a single study. The most diversely measured outcome was cognition and intelligence/IQ for which eight unique measurement instruments were reported among 14 articles. For PKU, we identified 97 outcomes from 343 articles. The most frequently represented core area was pathophysiological manifestations with 31 outcomes reported in 281/343 articles (82%). Phenylalanine concentration was the most frequently reported outcome. Sixteen percent of outcomes were reported by a single study. Similar to MCAD deficiency, the most diversely measured PKU outcome was cognition and intelligence/IQ with 39 different instruments reported among 82 articles. CONCLUSIONS: Heterogeneity of reported outcomes and outcome measurement instruments across published studies for both MCAD deficiency and PKU highlights the need for COSs for these diseases, to promote the use of meaningful outcomes and facilitate comparisons across studies.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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