Éléments de données communs pour l'arthrogrypose multiple congénitale: Un cadre international.

Shahrzad Nematollahi,Klaus Dieterich, Isabel Filges, Johanna I P De Vries,Harold Van Bosse,Daniel Natera de Benito,Judith G Hall,Bonita Sawatzky, Tanya Bedard, Victoria Castillo Sanchez, Carolina Navalon-Martinez, Tony Pan, Coleman Hilton,Noémi Dahan-Oliel

Developmental medicine and child neurology(2024)

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摘要
RésuméObjectifAfin de faciliter les études multisites et la recherche clinique d'envergure internationale, cette étude a pour but d'identifier des éléments de données communs (EDCs) normalisés et fondés sur un consensus pour l'arthrogrypose multiple congénitale (AMC).MéthodeUne étude à méthodes mixtes comprenant plusieurs groupes de discussion et trois séries d'enquêtes Delphi modifiées pour parvenir à un consensus ont été menées.RésultatsDans l'ensemble, 45 experts cliniques ainsi qu'adultes ayant une expérience vécue (dont 12 membres d'un consortium d'AMC) ont participé à cette étude à travers 11 pays en Amérique du Nord, Europe et Australie. Les EDCs comprennent 321 éléments de données et 19 mesures standardisées dans divers domaines, du développement du fœtus à l'âge adulte. Les éléments de données relatifs aux traits phénotypiques de l'AMC ont été cartographiés conformément à l'ontologie du phénotype humain (HPO). Une structure de gouvernance universelle, des protocoles de fonctionnement et des plans de développement durable ont été identifiés comme les principaux facilitateurs considérant que la capacité limitée de partage des données et la nécessité d'une infrastructure informatique fédérée étaient les principaux obstacles.InterprétationUne collecte de données systématiques sur l'AMC à l'aide d'EDCs permettra d'étudier sur les voies étiologiques, décrire le profil épidémiologique, et établir des corrélations génotype‐phénotype de manière standardisée. Les EDCs proposés faciliteront les collaborations internationales multidisciplinaires en améliorant à grande échelle les études multicentriques, les possibilités de partage des données, ainsi que le transfert et la diffusion des connaissances.
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