MON-467 Treatment Patterns and Changes in Health States in Patients with Classic Congenital Adrenal Hyperplasia: An Analysis of Data from the CAHtalog™ Registry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disclosure: G.S. Jeha: Full-time employee of Neurocrine Biosciences, Inc. P.C. White: Recipient of sponsored research support from Neurocrine Biosciences, Inc. and Diurnal Ltd (now Neurocrine UK Ltd) and has previously consulted for Neurocrine Biosciences. K. Lin-Su: None. D. Matos: None. F. Tang: Full-time employee of Cytel. H.S. Friedler: Full-time employee of Cytel. E. Roberts: Full-time employee of Neurocrine Biosciences, Inc. H.K. Cheng: Full-time employee of Neurocrine Biosciences, Inc. G.P. Sen: Full-time employee of Neurocrine Biosciences, Inc. Background: Classic congenital adrenal hyperplasia (CAH) often requires supraphysiologic glucocorticoid (GC) doses to reduce excess androgens. CAHtalog™ is an active US-based registry of patients with classic CAH developed in partnership with CARES Foundation on the PicnicHealth platform. Objective: To analyze treatment patterns and health states in patients in the CAHtalog registry. Methods: Medical records from pediatric (<18 yrs) and adult (≥18 yrs) patients in CAHtalog were abstracted into a deidentified database. GCs were summarized by type (hydrocortisone [HC], dexamethasone [DEX], prednisone [PRED]) and total daily GC dose in hydrocortisone equivalents. Due to the longitudinal nature of the registry, patients could be included in both age groups and multiple GC-treatment groups. Patients who took different GC types and doses over the observation period were counted in multiple categories. Health states for each patient were determined by matching GC records with the nearest androstenedione (A4) record (within the next 365 days). Based on the 95th percentile of cortisol production in healthy persons, GC doses were categorized as “higher” or “lower” (>11 or ≤11 mg/m2/d HCe) for the health state analysis. Based on the upper limit of normal (ULN) for age and sex, A4 was categorized as ≥ULN or Presentation: Monday, July 14, 2025
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».