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Enregistrement W4411086122 · doi:10.2196/71314

Real-World Characteristics and Treatment Patterns of Patients With Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy: Protocol for a Multicountry Disease Registry Study

2025· article· en· W4411086122 sur OpenAlexvenueno aff
Yen‐Hung Lin, Hsu‐Wen Chou, Sarah Tsai, Roy Gomez

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialInformed consentDiseaseCohortMedical recordFamily medicineCardiomyopathyHeart failureAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM) is a systemic amyloidosis disorder with early clinical manifestations similar to other heart conditions, which complicates its diagnosis and management. The disease's insidious nature and its progression to heart failure emphasize the critical need for enhanced recognition and understanding of its clinical landscape. OBJECTIVE: This study aimed to understand the natural history and current treatment patterns for managing ATTR-CM in a diverse Asian cohort from Taiwan, Hong Kong, and Malaysia. METHODS: This study is a multicenter, noninterventional disease registry that plans to enroll patients diagnosed with ATTR-CM across approximately 17 sites in Taiwan, Hong Kong, and Malaysia. Almost 350 patients with a documented diagnosis of ATTR‑CM after June 1, 2019, will be enrolled in the study. Deceased patients will be enrolled without the need for consent in accordance with applicable regulations. Their data will be gathered retrospectively through a 1-time review of their medical records, where permissible. Data related to clinical characteristics, treatment, and outcomes will be collected for each patient during the routine clinical practice while adhering to local standards of care. The end of data collection is planned for at least 12 months after the end of the enrollment period. RESULTS: As of March 16, 2025, ethical approvals for this study have been obtained or are under review at multiple sites across Taiwan, Hong Kong, and Malaysia. The study commenced on October 1, 2024, with the first participant's first visit and so far, 59 patients have been recruited: 35 from National Taiwan University Hospital (Taiwan), 13 from Taipei Veterans General Hospital (Taiwan), 2 from China Medical University Hospital (Taiwan), 2 from Sarawak Heart Center (Malaysia), and 7 from Queen Mary Hospital (Hong Kong). An interim report is scheduled for completion by December 31, 2025. The end of data collection, marked by the last participant's visit, is planned for October 1, 2027, and the final study report is expected to be finalized by June 1, 2028. Once established, the database will serve as a comprehensive resource for analyzing baseline characteristics, treatment patterns, and outcomes in patients with ATTR-CM from diverse health care systems. CONCLUSIONS: This research will aid in understanding the demographic, clinical, and therapeutic patterns of ATTR-CM in Taiwan, Hong Kong, and Malaysia. This registry may influence advancements in early detection, diagnosis, and tailored treatment strategies in ATTR-CM. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06651073; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06651073. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71314.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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