Elementos de datos comunes para la artrogriposis múltiple congénita: Un marco internacional
Notice bibliographique
Résumé
Resumen Objetivo Para facilitar los estudios multicéntricos y la investigación clínica internacional, este estudio pretende identificar de forma consensuada los elementos de datos estandarizados para la artrogriposis múltiple congénita (AMC). Método Estudio de métodos mixtos de grupos de discusión y tres rondas de encuestas Delphi modificadas para llegar a un consenso utilizando dos escalas de clasificación por niveles. Resultados En total, 45 expertos clínicos y adultos con experiencia vivida (incluidos 12 miembros de un consorcio de AMC) participaron en este estudio procedentes de 11 países: Norteamérica, Europa y Australia. Los CDEs incluyen 321 elementos de datos y 19 medidas estandarizadas en varios dominios desde el desarrollo fetal hasta la edad adulta. Los elementos de datos relativos a los rasgos fenotípicos del CDEs se mapearon de acuerdo con la Ontología de Fenotipos Humanos. Se identificaron como principales facilitadores la estructura de gobernanza universal, protocolos operados de forma local y los planes de sostenibilidad, mientras que los principales obstáculos observados son la capacidad limitada para compartir datos y la necesidad de una infraestructura informática federada. Interpretación La recopilación de datos sistemáticos sobre la AMC mediante CDEs permitirá investigar las vías etiológicas, describir el perfil epidemiológico y establecer correlaciones genotipo‐fenotipo de forma estandarizada. Los CDEs propuestos facilitarán las colaboraciones multidisciplinares internacionales mejorando los estudios a gran escala y las oportunidades para compartir datos, translación de conocimiento y difusión.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».