Global Cardio Oncology Registry (G-COR): Registry Design, Primary Objectives, and Future Perspectives of a Multicenter Global Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global collaboration in cardio-oncology is needed to understand the prevalence of cancer therapy-related cardiovascular toxicity in different risk groups, practice settings, and geographic locations. There are limited data on the socioeconomic and racial/ethnic disparities that may impact access to care and outcomes. To address these gaps, we established the Global Cardio-Oncology Registry, a multinational, multicenter prospective registry. METHODS: We assembled cardiologists and oncologists from academic and community settings to collaborate in the first Global Cardio-Oncology Registry. Subsequently, a survey for site resources, demographics, and intention to participate was conducted. We designed an online data platform to facilitate this global initiative. RESULTS: A total of 119 sites responded to an online questionnaire on their practices and main goals of the registry: 49 US sites from 23 states and 70 international sites from 5 continents indicated a willingness to participate in the Global Cardio-Oncology Registry. Sites were more commonly led by cardiologists (85/119; 72%) and were more often university/teaching (81/119; 68%) than community based (38/119; 32%). The average number of cardio-oncology patients treated per month was 80 per site. The top 3 Global Cardio-Oncology Registry priorities in cardio-oncology care were breast cancer, hematologic malignancies, and patients treated with immune checkpoint inhibitors. Executive and scientific committees and specific committees were established. A pilot phase for breast cancer using Research Electronic Data Capture Cloud platform recently started patient enrollment. CONCLUSIONS: We present the structure for a global collaboration. Information derived from the Global Cardio-Oncology Registry will help understand the risk factors impacting cancer therapy-related cardiovascular toxicity in different geographic locations and therefore contribute to reduce access gaps in cardio-oncology care. Risk calculators will be prospectively derived and validated.
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 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 | 0,214 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».