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Enregistrement W4411267152 · doi:10.1101/2025.06.11.25329301

The Ethnic/Racial Variations of Intracerebral Hemorrhage Genetics (ERICH-GENE) Study Protocol

2025· preprint· en· W4411267152 sur OpenAlexaff
Guido J. Falcone, Stacey Q Wolfe, Marialuisa Zedde, Rosario Pascarella, Jordi Jiménez‐Conde, Marta Vallverdú Prats, Joan Jiménez-Baladó, Alessandro Pezzini, Sandra Rossi, Rustam Al‐Shahi Salman, Neshika Samarasekera, Ramin Zand, J. Li, Christina Jern, Daniel Strbian, Liisa Tomppo, Hanne Sallinen, Mar Hernández Guillamon, Magdy Selim, Mayowa Owolabi, Rufus Akinyemi, Gregory Fakunle, Tsong-Hai Lee, David J. Werring, Isabel C. Hostettler, Henry Houlden, Pankaj Sharma, Isaac John, Gie Ken‐Dror, Wendy Jenkins, Kevin N. Sheth, Lauren Sansing, Dharambir K. Sanghera, Evgeny G. Sidorov, Israel Fernández‐Cadenas, Jara Cárcel‐Márquez, Ching‐Jen Chen, Andrea Becerril‐Gaitan, Keon‐Joo Lee, Hee‐Joon Bae, Martin Dichgans, Rainer Malik, Stéphanie Debette, Aniket Mishra, Guillaume Paré, Michael Chong, Zhengming Chen, Robin Walters, Sudha Seshadri, Myriam Fornage, Lee Gilkerson, Vivek Khandwala, Thomas Maloney, Stacie L Demel, Livia Parodi, Paul Nyquist, Wendy Ziai, Bradford B. Worrall, Vagal M Achala, Carl D. Langefeld, Jonathan Rosand, Christopher D. Anderson, Daniel Woo

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésIntracerebral hemorrhageEthnic groupProtocol (science)GeneticsEvolutionary biologyBiologyMedicineSociologyAnthropologyInternal medicinePathologySubarachnoid hemorrhageAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Spontaneous, non-traumatic intracranial hemorrhage (ICH) is highly heritable disease. However, the identification of the genetic risk factors driving this high genetic predisposition has been limited by small sample sizes and underrepresentation of non-European populations. The ERICH-GENE study will gather and harmonize clinical, neuroimaging and genomic data on the largest and more diverse collection of ICH cases assembled to date. Methods: ERICH-GENE is an NIH-funded, multi-center, international, genetic and neuroimaging study that aims to achieve the necessary sample size and diversity required to accurately describe the genetic architecture and trans-ethnic variation of ICH. ERICH-GENE will collect and harmonize clinical, neuroimaging and genomic data at least 10,000 multi-ethnic ICH cases. These data will be aggregated with 20,000 existing ICH cases and 600,000 ICH-free controls available through completed studies by the International Stroke Genetics Consortium. To ensure validity, data will undergo extensive harmonization, including expert review of neuroimages to ensure spontaneous etiology and hemorrhage location. We will conduct genome-wide association studies of risk, severity and outcome of ICH, testing for effect modification by race/ethnicity, sex and hemorrhage location. We will also conduct pathway, polygenic risk score and Mendelian randomization analyses. Results: This study will include whole genome sequencing data from 10,850 spontaneous ICH samples, including clinical and radiographic phenotypic data to ensure reliability of true non-traumatic, non-lesional ICH and lobar vs nonlobar location. Of these, 1,497 have already been genotyped using genome-wide arrays, 3,753 have undergone whole genome sequencing, and 5,600 will undergo genome-wide genotyping through ERICH-GENE. There are currently 42 contributing sites exceeding study milestone enrollments. 16,175 radiographic studies from 4,974 patients have been uploaded for harmonization to date, including 26% lobar and 64% nonlobar hemorrhages. Neuroimaging assessment will also include grading for white matter hyperintensities, cerebral atrophy, and presence and severity of IVH. Nearly 6,000 ICH cases will complete genotyping by August 2025. Data/material transfer agreements for summary statistics as well as additional samples are on target to meet the study's objectives. Conclusion: ERICH-GENE is the largest trans-ethnic genetic study of ICH conducted to date. Combining a diverse patient population with expert adjudication of neuroimaging data, ERICH-GENE will identify genetic risk loci that drive the high heritability observed for this disease and make a significant contribution to the understanding of the trans-ethnic variation of its genetic architecture.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,019

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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