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Enregistrement W3130678172 · doi:10.1016/j.jmoldx.2021.01.014

Harmonizing the Collection of Clinical Data on Genetic Testing Requisition Forms to Enhance Variant Interpretation in Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM)

2021· article· en· W3130678172 sur OpenAlexaff
Ana Morales, Alexander Ing, Christian Antolik, Christina Austin‐Tse, Linnea M. Baudhuin, Lucas Bronicki, Allison L. Cirino, Megan Hawley, Michael Fietz, John Garcia, Carolyn Y. Ho, Jodie Ingles, Olga Jarinova, Tami Johnston, Melissa Kelly, C. Lisa Kurtz, Matthew S. Lebo, Daniela Macaya, Lisa Mahanta, Joseph J. Maleszewski, Arjun K. Manrai, Mitzi L. Murray, Gabriele Richard, Chris Semsarian, Kate Thomson, Tom Winder, James S. Ware, Ray E. Hershberger, Birgit Funke, Matteo Vatta

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Diagnostics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentMyoKardiaWellcome Trust
Mots-clésRequisitionHypertrophic cardiomyopathyMedicineData miningComputer scienceInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnostic laboratories gather phenotypic data through requisition forms, but there is no consensus as to which data are essential for variant interpretation. The ClinGen Cardiomyopathy Variant Curation Expert Panel defined a phenotypic data set for hypertrophic cardiomyopathy (HCM) variant interpretation, with the goal of standardizing requisition forms. Phenotypic data elements listed on requisition forms from nine leading cardiomyopathy testing laboratories were compiled to assess divergence in data collection. A pilot of 50 HCM cases was implemented to determine the feasibility of harmonizing data collection. Laboratory directors were surveyed to gauge potential for adoption of a minimal data set. Wide divergence was observed in the phenotypic data fields in requisition forms. The 50-case pilot showed that although demographics and assertion of a clinical diagnosis of HCM had 86% to 98% completion, specific phenotypic features, such as degree of left ventricular hypertrophy, ejection fraction, and suspected syndromic disease, were completed only 24% to 44% of the time. Nine data elements were deemed essential for variant classification by the expert panel. Participating laboratories unanimously expressed a willingness to adopt these data elements in their requisition forms. This study demonstrates the value of comparing and sharing best practices through an expert group, such as the ClinGen Program, to enhance variant interpretation, providing a foundation for leveraging cumulative case-level data in public databases and ultimately improving patient care.

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)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,308
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,308
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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