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Enregistrement W3097833703 · doi:10.1182/blood-2020-140684

The Importance of Hematology Working Groups for Rare Genetic Diseases

2020· article· en· W3097833703 sur OpenAlexaff
Marwan ElBagoury, Ohoud F Kashari

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensSanofi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineRare diseaseEtiologyPediatricsDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Around the globe, it is now understood that individuals with Rare genetic Diseases routinely face limitations to getting access to diagnosis. Plans have been created to improve the requirements of the patient's communities, including access to multidisciplinary care, and proposing new corrections or amendments to existing strategies. In the gulf region, numerous proposals have been established to tackle the diagnosis and management Rare genetic Diseases. Introduction and Background Rare genetic diseases are characterized as life-long, serious conditions that debilitate or compromise life. Almost 80% of Rare genetic diseases are diagnosed during the childhood. Absence of access to these assets affect patients and their families living with complex needs that may incorporate day in and day out observing, continuous serious physical and formative medicines, remaining in the training framework, and now and then costly strength meds1. The underlying etiology may stay obscure for many patients with rare genetic diseases despite multiple investigations. patients may be assigned an incorrect diagnosis and be referred to several specialties until a correct diagnosis can be made. A correct diagnosis of rare genetic diseases may impact not only the patient's care but may have further implications for management and/or counselling of family members as well2. Also, Early diagnosis leading to early treatment to prevent long-term damage. Global Landscape3 Rarity of diseases is most commonly defined based on prevalence and incidence within a jurisdiction, or in some cases by a combination of factors based on severity and the existence or feasibility of alternative therapeutic options. Globally, the following areas of focus aimed at improving the delivery of health care for the rare disease population: - Improve access to early diagnosis, timely intervention, coordinated care for rare genetic disease patients and developing referral pathways for rare genetic disease patients to facilitate efficient care deliver - Provide educational resources and knowledge exchange opportunities to health professionals to allow them to better identify, manage and treat rare disea - support integrated peer networks, patient organizations to ensure that rare disease patients, their family/caregivers and support them to make informed decisions about their condition. The importance of having working groups for Rare genetic Diseases in Gulf region 4 - Encourage improved coordination of care and access to particular information for rare genetic diseaseses. - Create a complete system services suppliers over Gulf states. Assets and Gaps analysis 1- Early Detection and Diagnostics 5 There are resources that assist the diagnostic capacity and early detection for rare genetic diseases. · Whole Exome sequencing are used mainly for research purposes, despite the fact that their use will reduced diagnostic odyssey. · Lack of the availability of testing is dependent on budget support in some hospitals. - Timely Access to Evidence-based care 6 - Family doctors may not be well equipped to meet the needs of patients with rare hematological genetic diseases, even after diagnosis. - Poor access supportive services for adult care. - Access to genetic counseling for patients and families outside major academic hospitals7. References 1. Sawyer, S. L. et al. Utility of whole-exome sequencing for those near the end of the diagnostic odyssey: time to address gaps in care. Clin. Genet.89, 275-284 (2016). 2. Undiagnosed Diseases Network Manual of Operations. (2018). 3. Richter, T. et al. Rare Disease Terminology and Definitions-A Systematic Global Review: Report of the ISPOR Rare Disease Special Interest Group. (2015). doi:10.1016/j.jval.2015.05.008 4. International Rare Disease Research Consortium& GUIDELINES Long version. (2013). 5. Clinical Handbook for Sickle Cell Disease Vaso-occlusive Crisis Provincial Council for Maternal and Child Health & Ministry of Health and Long-Term Care. (2017). 6. Therrell, B. L. et al. Current status of newborn screening worldwide: 2015. Seminars in Perinatology39, 171-187 (2015). 7. Stille, C. J. & Antonelli, R. C. Coordination of care for children with special health care needs. Current Opinion in Pediatrics16, 700-705 (2004). Figure Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,012

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
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