Epidemiologic Study of Cystic Fibrosis: 25 years of observational research
Notice bibliographique
Résumé
The Epidemiologic Study of Cystic Fibrosis (ESCF) was a prospective observational study of over 32,000 people with cystic fibrosis (CF) from 250 clinical care sites in North America from 1994 to 2005. Begun as a pharmacovigilance study in connection with the approval of dornase alfa in 1993, ESCF was open to all people with CF treated at any participating site in the United States or Canada. In addition to obtaining safety and effectiveness data on dornase alfa, ESCF collected encounter-based data to characterize the natural history and management of CF with a special focus on lung disease. During the study, 32,178 patients reported at least one encounter, contributing 869,136 encounters, 622,592 pulmonary function tests, 432,896 cultures, and 118,563 pulmonary exacerbations treated with intravenous antibiotics. Although ESCF data collection concluded in 2005, through a collaboration with the U.S. Cystic Fibrosis Foundation Patient Registry, additional follow-up data through 2017 was available for two-thirds of patients. This allowed for updating of CF genotype and survival information. Fifty-six peer-reviewed publications (cited over 3600 times) resulted from this study. In this manuscript we summarize the published ESCF manuscripts in thematic groups with key study findings and brief comments, and speculate on how ESCF findings will inform future data registries and patient care practices.
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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 | 0,030 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».