MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7161780446 · doi:10.82308/22577

Prevalence of rare diseases in the Quebec French Canadian population

2025· dissertation· en· W7161780446 sur OpenAlexaboutno aff
Alyssa Green

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Burden of diseasePublic healthEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour de nombreuses maladies rares, l’absence de données sur la prévalence constitue un frein au développement de stratégies de dépistage génétique ciblé. Alors que la prévalence des maladies rares est généralement estimée à partir de cohortes de patients ou de programmes de dépistage néonatal, les biobanques populationnelles, en pleine expansion, offrent une alternative prometteuse. Les estimations de prévalence sont particulièrement importantes dans les populations dites fondatrices, telles que la population canadienne-française (CF), qui peuvent présenter une fréquence accrue de certaines maladies rares en raison de l’effet fondateur.Cette thèse s’appuie sur une approche “genotype-first” afin d’estimer la prévalence des maladies mendéliennes rares dans la population fondatrice canadienne-française. Pour ce faire, j'ai développé une approche systématique et adaptée à l’analyse à grande échelle afin d’estimer la prévalence des maladies rares à partir d'ensembles de données génomiques de biobanques populationnelles. Mon approche a été déployée dans l’échantillon CF de CARTaGENE, permettant l’estimation de la prévalence des maladies à l'échelle provinciale et régionale.Mon approche s’appuie sur des bases de données de maladies et de variants génétiques pour effectuer un filtrage rigoureux tout en maintenant une scalabilité. J'ai estimé la prévalence, à l'échelle provinciale, de 93 maladies mendéliennes rares présentes dans la population CF ainsi que la prévalence régionale pour 11 de ces 93 maladies. Parmi ces maladies analysées, j'ai identifié plusieurs pathologies présentant simultanément une prévalence élevée, une apparition précoce, une sévérité importante et des options thérapeutiques existantes, mais qui demeurent absentes des programmes de dépistage en vigueur au Québec. Ces résultats fournissent des informations essentielles pour les programmes de dépistage génétique

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreEmpirique

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

Explorer davantage

Même sujetGenomics and Rare Diseases→Travaux en français237 207→