Development of the data registry for the Cardiac Neurodevelopmental Outcome Collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Children with congenital heart disease (CHD) can face neurodevelopmental, psychological, and behavioural difficulties beginning in infancy and continuing through adulthood. Despite overall improvements in medical care and a growing focus on neurodevelopmental screening and evaluation in recent years, neurodevelopmental disabilities, delays, and deficits remain a concern. The Cardiac Neurodevelopmental Outcome Collaborative was founded in 2016 with the goal of improving neurodevelopmental outcomes for individuals with CHD and pediatric heart disease. This paper describes the establishment of a centralised clinical data registry to standardize data collection across member institutions of the Cardiac Neurodevelopmental Outcome Collaborative. The goal of this registry is to foster collaboration for large, multi-centre research and quality improvement initiatives that will benefit individuals and families with CHD and improve their quality of life. We describe the components of the registry, initial research projects proposed using data from the registry, and lessons learned in the development of the registry.
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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 | 0,147 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».