Building National Patient Registries in Mexico: Insights from the MexOMICS Consortium
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT OBJECTIVE To introduce MexOMICS, a Mexican Consortium focused on establishing electronic databases to collect, cross-reference, and share health-related and omics data on the Mexican population. METHODS The Mexican Twin Registry (TwinsMX), Mexican Lupus Registry (LupusRGMX) and the Mexican Parkinson’s Research Network (Mex-PD) were designed and implemented using Research Electronic Data Capture web-based application. Registries were compiled through voluntary participation and on-site engagement with medical specialists. In some instances, DNA samples and Magnetic Resonance Imaging images were also acquired. RESULTS Since 2019, the MexOMICS Consortium has successfully established three electronic-based registries: TwinsMX (n=2915), LupusRGMX (n=1761) and Mex-PD (n=750). In addition to sociodemographic, psychosocial, and clinical data, MexOMICS has collected samples for genetic determinations across the three registries. Cognitive function assessments, conducted using the Montreal Cognitive Assessment, have been administered to a subsample of 376 Mex-PD participants. Furthermore, a subset of 267 twins underwent measurements of structural, functional, and spectroscopy brain images; comparable evaluations are projected for LupusRGMX and Mex-PD. CONCLUSIONS The MexOMICS registries offer a valuable repository of information concerning the potential interplay of genetic and environmental factors in health conditions among the Mexican population.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».