PATHOGNOMONIC (DIAGNOSTIC) ERGs A Review and Update
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Purpose: To review three inherited retinal disorders associated with diagnostic or pathognomonic electroretinogram (ERG) abnormalities: cone dystrophy with supernormal rod ERG (KCNV2), enhanced S-cone syndrome (NR2E3), and bradyopsia (RGS9/R9AP). Methods: A review of clinical details, genetic basis, and electrophysiological features in these disorders and a brief summary of the standard and nonstandard ERG techniques required to identify the disorders. Results: The electrophysiological features in each of these three disorders are pathognomonic such that the responsible gene can be specified. The results from nonstandard electrophysiological testing in excess of international standards are necessary to describe the pathognomonic changes in cone dystrophy with supernormal rod ERG and bradyopsia. The clinical phenotype in the disorders can be variable. Mutations in NR2E3 may additionally be associated with phenotypes other than enhanced S-cone syndrome. Conclusion: Characteristic ERG changes enable the diagnosis of cone dystrophy with supernormal rod ERG, enhanced S-cone syndrome, and bradyopsia and accurate genetic screening. This review highlights the need for additional nonstandard ERGs to make the diagnosis in two of these disorders. Pathognomonic electroretinogram abnormalities, that is, changes that are specific for both a diagnosis and the responsible genetic defect, are found in only three inherited retinal disorders: “cone dystrophy with supernormal rod electroretinogram” (KCNV2), “enhanced S-cone syndrome” (NR2E3), and “bradyopsia” (RGS9/R9AP). Those disorders are reviewed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».