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Enregistrement W4389828004 · doi:10.1016/j.cjcpc.2023.12.001

The Quebec Congenital Heart Disease Registry: A Model of Prospective Databank to Facilitate Research in Congenital Cardiology

2023· article· en· W4389828004 sur OpenAlexafffundabout
Laurence Watelle, Louis-Olivier Roy, Jonathan Lauzon-Schnitka, G. Richard Newell, Anne Dumas, Alexandre Nadeau, Wei Xiong, Kevin Rego, Camille Beaulieu, Émilie Groulx‐Boivin, Marie‐Ève Roy‐Lacroix, Laurence Vaujois, Christian Drolet, Adrian Dancea, Nagib Dahdah, Jean‐Luc Bigras, Frédéric Dallaire

Notice bibliographique

RevueCJC Pediatric and Congenital Heart Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalMcGill UniversityMontreal Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFondation des Etoiles
Mots-clésMedicineHeart diseaseCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A national registry of congenital heart disease (CHD) would facilitate project initiation, decrease costs, increase statistical power, and avoid duplication. Establishing such registries poses numerous challenges, but the current Canadian research ecosystem in CHD is well positioned to meet them. We assessed the feasibility of building a province-wide CHD registry by automatically identifying people with CHD and extracting their native cardiac anatomy from multiple clinical data sources, without the need for manual data entry. Methods: We designed a CHD registry of all fetuses and children with at least 1 echocardiographic report confirming CHD since 2000. We interfaced the registry with several clinical and echocardiography data sources from all paediatric cardiology programmes in Québec. Results: We extracted 885,287 echocardiogram reports and 70,121 clinical records. We identified CHD in 43,452 children and 4682 fetuses. There were 1128 (2.3%) cases with files in multiple institutions, and patients with more complex CHD were 3 times more likely to be seen in more than 1 institution. So far, the registry has been used to build and link CHD cohorts for 7 distinct projects. Conclusions: We demonstrated the feasibility of a baseline CHD registry in Québec without the need for manual data entry, in which other CHD research projects could be nested. This could serve as a blueprint to expand the registry and to develop an integrated approach where data gathered in caring for patients with CHD serve as data layers that incrementally contribute to a national cohort, for which data remain easily accessible and usable.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,014
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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