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Enregistrement W4410015017 · doi:10.1016/j.hjc.2025.04.004

NAXCARE: a clinical outcome registry for Naxos disease and related cardiocutaneous syndromes

2025· review· en· W4410015017 sur OpenAlexaff
Adalena Tsatsopoulou, Dominic Jr Abrahms, Aris Anastasakis, Loizos Antoniades, Eloisa Arbustini, Euan A. Ashley, Angeliki Asimaki, Cristina Basso, Eduardo Bossone, Julia Cadrin-Turigny, Hugh Calkins, Andreina Carbone, Perry Elliott, Georgios Efthimiadis, Monica Franzese, Alexandra Frogoudaki, Juan R. Gimeno, John McGrath, Jodie Ingles, Juan Pablo Kaski, Andre Keren, George Kohiadakis, Emilia Lazarou, George Lazaros, Stamatios Lerakis, Giuseppe Limongelli, Soultana Meditskou, Luisa Mestroni, Ioanna Metaxa, Emanuele Monda, Alexandros Patrianakos, Kalliopi Pilichou, Alexandros Protonotarios, Ioannis Protonotarios, Salvatore Rega, Angelos G. Rigopoulos, Jeffrey E. Saffitz, Petros Syrris, Matthew R.G. Taylor, Charalambos Vlachopoulos, Zafeirenia Xylouri, William J. McKenna

Notice bibliographique

RevueHellenic Journal of Cardiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDisease registryDiseaseDermatologyOutcome (game theory)Intensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NAXCARE (NAXos disease and Cardiocutaneous Assessment and Registry for Evaluation) is a global initiative designed to collect, store, and analyze clinical outcomes data on patients with Naxos disease and related cardiocutaneous syndromes (CCS). This registry aims to fill the gaps in clinical knowledge, enhance treatment approaches, and improve patient outcomes by systematically documenting disease progression, genetic profiles, and patient care pathways. The following methodology outlines the registry's design, data collection protocols, management, security measures, and anticipated contributions to research and clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,013
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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