MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4417004161 · doi:10.1371/journal.pone.0332430

Comprehensive analysis platform to understand, remedy, and eliminate amyotrophic lateral sclerosis (CAPTURE ALS): Study protocol for a Canadian multicenter, multimodal, longitudinal observational study

2025· article· en· W4417004161 sur OpenAlexafffundabout
Claire Magnussen, HyungMo Kang, Mathieu Blais, Harpreet Bhinder, Gerald Pfeffer, Shelagh K. Genuis, Liziane Bouvier, Tanushka Anand, Rida Abou-Haidar, Agessandro Abrahão, Marie‐Noëlle Boivin, Robert Bowser, Tania Bubela, Julia Chiappini, Samir Das, Avnit Dhanoa, Nicolas Dupré, Alan C. Evans, Nicolas Ferry, Yvonne Frater, Angela Genge, Simon J. Graham, Russell Greiner, Yasser Iturria‐Medina, Wendy Johnston, Kelvin E. Jones, Jason Karamchandani, Jasna Križ, Westerly Luth, Geneviève Matte, Ekaterina Rogaeva, Janice Robertson, Peter Seres, Fred Tam, David Taylor, Clémence Tremblay-Desbiens, Christine Vande Velde, Yana Yunusova, Lorne Zinman, Sanjay Kalra

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaMultiple Sclerosis Society of CanadaMcGill UniversitySimon Fraser UniversitySunnybrook Health Science CentreOccupational Cancer Research CentreHealth Sciences CentreHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversité LavalUniversity of TorontoMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRegeneron PharmaceuticalsFondation Brain CanadaALS Society of CanadaAlnylam Pharmaceuticals
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisProtocol (science)Observational studyTranslational researchMEDLINEResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The marked heterogeneity of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) combined with a lack of biomarkers are key contributing factors to the lack of disease-modifying treatments. The Comprehensive Analysis Platform to Understand Remedy and Eliminate ALS (CAPTURE ALS) is a Canadian platform designed to create the most comprehensive picture of people living with ALS with the objective of facilitating ALS research initiatives worldwide. OBJECTIVES: The main aims of CAPTURE ALS include: (1) to characterize ALS and healthy controls with biosamples and data in order to provide the most comprehensive picture of individuals living with ALS to date; (2) to create a de-identified database and biosample repository linked to detailed clinical information; and (3) to develop and implement an inclusive and transparent participant engagement strategy to be active throughout all stages of CAPTURE ALS. METHODS/RESULTS: CAPTURE ALS is a prospective, multicenter, observational, longitudinal study. People living with ALS, or a related disease and healthy controls undergo a harmonized protocol including the collection of detailed clinical information, neurological and cognitive examination, speech recording, advanced magnetic resonance imaging, and biosampling. Data and samples are stored in a biobank operating under an open science governance framework. An inclusive and transparent participant engagement strategy was designed and implemented throughout all stages of CAPTURE ALS. Four sites are operating in the consortium with a fifth being onboarded. The target enrollment is 120 affected participants and 50 controls, with the first participant visit having occurred in March 2022. Recruitment is ongoing. DISCUSSION: CAPTURE ALS is a scalable clinical research platform that connects scientists and patients to facilitate efficient translational research. The unique and deeply phenotyped data and biosamples are a global resource towards the development of biomarkers and understanding ALS biology. This study is registered at clinicaltrials.gov (NCT: NCT05204017).

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,056 · 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
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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetAmyotrophic Lateral Sclerosis Research→Travaux en français237 207→