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Enregistrement W3152955017 · doi:10.3233/jnd-200617

A Canadian Adult Spinal Muscular Atrophy Outcome Measures Toolkit: Results of a National Consensus using a Modified Delphi Method

2021· article· en· W3152955017 sur OpenAlexafffundabout
Jeremy Slayter, Victoria Hodgkinson, Josh Lounsberry, Bernard Brais, Kristine Chapman, Angela Genge, Aaron Izenberg, Wendy Johnston, Hanns Lochmüller, Erin O’Ferrall, Gerald Pfeffer, Stephanie Plamondon, Xavier Rodrigue, Kerri Schellenberg, Christen Shoesmith, Christine Stables, Monique Taillon, Jodi Warman‐Chardon, Lawrence Korngut, Colleen O’Connell

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of SaskatchewanUniversité LavalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of AlbertaOttawa HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryVancouver General HospitalDalhousie UniversityHotchkiss Brain InstituteUniversity of OttawaMcGill UniversityWestern UniversityUniversity of TorontoCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalStan Cassidy Foundation
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésSMA*Spinal muscular atrophyDelphi methodMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyDelphiStandardizationNeuromuscular diseaseVotingDiseaseComputer sciencePathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal Muscular Atrophy (SMA) is a rare disease that affects 1 in 11 000 live births. Recent developments in SMA treatments have included new disease-modifying therapies that require high quality data to inform decisions around initiation and continuation of therapy. In Canada, there are no nationally agreed upon outcome measures (OM) used in adult SMA. Standardization of OM is essential to obtain high quality data that is comparable among neuromuscular clinics. OBJECTIVE: To develop a recommended toolkit and timing of OM for assessment of adults with SMA. METHODS: A modified delphi method consisting of 2 virtual voting rounds followed by a virtual conference was utilized with a panel of expert clinicians treating adult SMA across Canada. RESULTS: A consensus-derived toolkit of 8 OM was developed across three domains of function, with an additional 3 optional measures. Optimal assessment frequency is 12 months for most patients regardless of therapeutic access, while patients in their first year of receiving disease-modifying therapy should be assessed more frequently. CONCLUSIONS: The implementation of the consensus-derived OM toolkit will improve monitoring and assessment of adult SMA patients, and enrich the quality of real-world evidence. Regular updates to the toolkit must be considered as new evidence becomes available.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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