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Enregistrement W7057544375

La généalogie comme facteur prédictif de la progression des atteintes en dystrophie myotonique de type 1: une démonstration de la puissance de l'intersectorialité

2024· other· fr· W7057544375 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2024
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationStatistical analysisGenetic inheritance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La dystrophie myotonique de type 1 (DM1) est une maladie autosomique dominante. La DM1 est causée par une répétition anormale du triplet de nucléotide CTG situé sur le gène DMPK. Il existe une grande variabilité entre les individus autant en lien avec la gravité des atteintes que le rythme de progression, et ce, même à l’intérieur d’une même famille. Ainsi, à l'heure actuelle, un manque de connaissances flagrant réside dans la prédiction de l'évolution des divers signes et symptômes associés à la DM1. L'objectif de cette étude était d'évaluer si des regroupements généalogiques pouvaient être utilisés pour mieux comprendre la gravité et la progression des symptômes dans la DM1. La cohorte était composée de 200 patients du Saguenay–Lac-Saint-Jean qui ont participé à une étude longitudinale sur 20 ans. Plusieurs mesures cliniques pertinentes à la progression de la maladie ont été recueillies. La longueur des répétitions CTG a été comparée avec différents phénotypes et mesures. De plus, le fichier de population BALSAC a été utilisé pour reconstituer les généalogies. Des regroupements généalogiques ont été effectués à l’aide du coefficient d’apparentement, et ce, sur plusieurs générations. Le coefficient d’apparentement a été utilisé afin de faire des comparaisons avec différentes mesures cliniques et voir si cette mesure pourrait devenir un outil pour évaluer la progression de la maladie. La conclusion a été que le coefficient d’apparentement est une mesure trop large pour évaluer l’effet d’un seul gène. Bien que les analyses n’aient pas permis de déceler une relation claire entre le coefficient d’apparentement et différentes variables cliniques, les résultats ont permis de développer une méthode pour former de grands regroupements qui pourra être utilisée pour former de plus grandes familles dans d’autres analyses jumelant la génétique et la généalogie pour mieux comprendre une maladie.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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