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Enregistrement W4388106487 · doi:10.1016/j.nmd.2023.10.014

The myotubular and centronuclear myopathy patient registry: a multifunctional tool for translational research

2023· article· en· W4388106487 sur OpenAlexaff
J. Bullivant, Jess Page, Robert J. Graham, Heinz Jungbluth, Ulrike Schara‐Schmidt, Orla Lynch, Carsten G. Bönnemann, Aart den Hollander, Anne Lennox, D. Moat, Claudia Saegert, Kimberly Amburgey, Ana Buj‐Bello, James J. Dowling, Chiara Marini‐Bettolo

Notice bibliographique

RevueNeuromuscular Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMyotubular TrustAstellas PharmaAudentes Therapeutics
Mots-clésMedicineTranslational researchClinical trialMissing dataDisease registryDiseaseFamily medicinePathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Myotubular and Centronuclear Myopathy Registry is an international research database containing key longitudinal data on a diverse and growing cohort of individuals affected by this group of rare and ultra-rare neuromuscular conditions. It can inform and support all areas of translational research including epidemiological and natural history studies, clinical trial feasibility planning, recruitment for clinical trials or other research studies, stand-alone clinical studies, standards of care development, and provision of real-world evidence data. For ten years, it has also served as a valuable communications tool and provided a link between the scientific and patient communities. With the anticipated advent of disease-modifying therapies for these conditions, the registry is a key resource for the generation of post-authorisation data for regulatory decision-making, real world evidence, and patient-reported outcome measures. In this paper we present some key data from the current 444 registered individuals with the following genotype split: MTM1 n=270, DNM2 n=42, BIN1 n=4, TTN n=4, RYR1 n=12, other n=4, unknown n=108. The data presented are consistent with the current literature and the common understanding of a strong genotype/phenotype correlations in CNM, most notably the data supports the current knowledge that XLMTM is typically the most severe form of CNM. Additionally, we outline the ways in which the registry supports research, and, more generally, the importance of continuous investment and development to maintain the relevance of registries for all stakeholders. Further information on the registry and contact details are available on the registry website at www.mtmcnmregistry.org.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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