Twenty years of the Fabry Outcome Survey (FOS): insights, achievements, and lessons learned from a global patient registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient registries provide long-term, real-world evidence that aids the understanding of the natural history and progression of disease, and the effects of treatment on large patient populations with rare diseases. The year 2021 marks the 20th anniversary of the Fabry Outcome Survey (FOS), an international, multicenter, observational registry (NCT03289065). The primary aims of FOS are to broaden the understanding of Fabry disease (FD), an X-linked lysosomal storage disorder, and to improve the clinical management of affected patients. Here, we review the history of FOS and the analyses and publications disseminated from the registry, and we discuss the contributions FOS studies have made in understanding FD. RESULTS: FOS was initiated in April 2001 and, as of January 2021, 4484 patients with a confirmed diagnosis and patient informed consent have been enrolled from 144 centers across 26 countries. Data from FOS have been published in nearly 60 manuscripts on a wide variety of topics relevant to FD. Analyses of FOS data have investigated the long-term effectiveness and safety of enzyme replacement therapy (ERT) with agalsidase alfa and its effects on morbidity and mortality, as well as the benefits of prompt and early treatment with agalsidase alfa on the progression of cardiomyopathy and the decline in renal function associated with FD. Based on analyses of FOS data, ERT with agalsidase alfa has also been shown to improve additional signs and symptoms of FD experienced by patients. FOS data analyses have provided a better understanding of the natural history of FD and the specific populations of women, children, and the elderly, and have provided practical tools for the study of FD. FOS has also provided methodology and criteria for assessing disease severity which contributed to the continuous development of medical practice in FD and has largely improved our understanding of the challenges and needs of long-term data collection in rare diseases, aiding in future rare disease real-world evidence studies. CONCLUSION: FOS over the last 20 years has substantially increased the scientific knowledge around improved patient management of FD and continues to expand our understanding of this rare disease.
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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 | 0,064 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».