A.3 The Canadian registry for amyloidosis research: a national multi-disciplinary registry for real-world evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian Registry for Amyloidosis Research (CRAR) is a nationwide disease registry of transthyretin (ATTR) and light-chain (AL) amyloidosis. Recent advances in disease-modifying therapy have improved prognosis, however there is a critical need for real-world evidence to address knowledge gaps, particularly longer-term therapeutic outcomes and surveillance strategies. Methods: A multi-stakeholder process was undertaken to develop a consensus dataset for ATTR- and AL-amyloidosis. This process included surveys to rank the importance of potential data items, and a consensus meeting of the CRAR steering committee, (comprised of multidisciplinary clinical experts, and patient organization representatives). Patients and patient organizations supported the development and implementation of a patient-reported dataset. Results: Consensus data items include disease onset, progression, severity, treatments, and outcomes, as well as patient-reported outcomes. Both prospective and retrospective (including deceased) patient cohorts are included. Further baseline data will be presented on an initial cohort of patients. Conclusions: CRAR has been established to collect a longitudinal, multidisciplinary dataset that will evaluate amyloidosis care and outcomes. CRAR has launched at multiple specialty amyloidosis centers nationally and is continually expanding. The growth of this program will promote opportunities to assess real-world safety and efficacy and inform the cost-effectiveness of therapies while supporting patient recruitment for research.
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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 | 0,050 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».