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Enregistrement W3134359997 · doi:10.2196/24901

Assessing Health-Related Quality of Life, Morbidity, and Survival Status for Individuals With Down Syndrome in Pakistan (DS-Pak): Protocol for a Web-Based Collaborative Registry

2021· article· en· W3134359997 sur OpenAlexvenueno aff
Ayat Siddiqui, Laila Ladak, Abdul Momin Kazi, Sidra Kaleem, Fizza Akbar, Salman Kirmani

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionFamily medicineDocumentationQuality of life (healthcare)Cancer registryDown syndromeData collectionPopulationNursingPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Down syndrome is the most common chromosomal disorder, with a global incidence of 1 in 700 live births. However, the true prevalence, associated morbidities, and health-related quality of life (HRQOL) of these individuals and their families are not well documented, especially in low- and middle-income countries such as Pakistan. Disease-specific documentation in the form of a collaborative registry is required to better understand this condition and the associated health outcomes. This protocol paper describes the aims and processes for developing the first comprehensive, web-based collaborative registry for Down syndrome in a Pakistani cohort. OBJECTIVE: This study aims to assess the HRQOL, long-term survival, and morbidity of individuals with Down syndrome by using a web-based collaborative registry. METHODS: The registry data collection will be conducted at the Aga Khan University Hospital and at the Karachi Down Syndrome Program. Data will be collected by in-person interviews or virtually via telephone or video interviews. Participants of any age and sex with Down syndrome (trisomy 21) will be recruited. After receiving informed consent and assent, a series of tablet-based questionnaires will be administered. The questionnaires aim to assess the sociodemographic background, clinical status, and HRQOL of the participants and their families. Data will be uploaded to a secure cloud server to allow for real-time access to participant responses by the clinicians to plan prompt interventions. Patient safety and confidentiality will be maintained by using multilayer encryption and unique coded patient identifiers. The collected data will be analyzed using IBM SPSS Statistics for Windows, Version 22.0 (IBM Corporation), with the mean and SD of continuous variables being reported. Categorical variables will be analyzed with their percentages being reported and with a P value cutoff of .05. Multivariate regression analysis will be conducted to identify predictors related to the HRQOL in patients with Down syndrome. Survival analysis will be reported using the Kaplan-Meier survival curves. RESULTS: The web-based questionnaire is currently being finalized before the commencement of pilot testing. This project has not received funding at the moment (ethical review committee approval reference ID: 2020-3582-11145). CONCLUSIONS: This registry will allow for a comprehensive understanding of Down syndrome in low- and middle-income countries. This can provide the opportunity for data-informed interventions, which are tailored to the specific needs of this patient population and their families. Although this web-based registry is a proof of concept, it has the potential to be expanded to national, regional, and international levels. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/24901.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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