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Enregistrement W1915920625 · doi:10.1111/j.1469-1809.2011.00642.x

A Molecular‐Based Estimation of the Prevalence of Hypophosphatasia in the European Population

2011· article· en· W1915920625 sur OpenAlexaboutno aff
Étienne Mornet, Alice Yvard, A. Taillandier, Delphine Fauvert, Brigitte Simon‐Bouy

Notice bibliographique

RevueAnnals of Human Genetics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlkaline Phosphatase Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypophosphatasiaPenetranceAlleleGeneticsPopulationHeterozygote advantageIncidence (geometry)GenotypeBiologyPrevalenceAllele frequencyMedicineGeneAlkaline phosphataseEnzymePhenotypeEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of hypophosphatasia (HP), a rare metabolic disorder due to loss-of-function mutations in the ALPL gene, has never been estimated in the European population. Only one published study evaluated the incidence of severe HP at 1/100,000 in Canada 53 years ago. Moderate forms of hypophosphatasia (mHP), including HP with moderate bone features and the mildest form odontohypophosphatasia, reflect both recessive and dominant inheritance, and are therefore expected to be more frequent than severe forms of HP. Here we estimated both the prevalences of severe and mHP in European populations. The prevalence of severe HP was estimated at 1/300,000 on the basis of the number of cases tested in our laboratory and originating from France during the period 2000-2009. The prevalence of mHP was then estimated by using the proportion of dominant mutations among severe alleles and by estimating the penetrance of the disease in heterozygotes for dominant mutations. According to a genetic model with four alleles resulting in 10 distinct genotypes, the prevalence of dominant mHP in the European population was estimated to be 1/6370, pointing out that mHP is much more frequent than severe HP.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations232
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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