<i>CFTR</i> Mutations in Turkish and North African Cystic Fibrosis Patients in Europe: Implications for Screening
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To obtain more insight into the variability of the CFTR mutations found in immigrant cystic fibrosis (CF) patients who are living in Europe now, and to estimate the test sensitivity of different frequently used methods of DNA analysis to detect CF carriers or patients among these Turkish or North African immigrants. METHODS: A survey among 373 European CF centers asking which CFTR mutations had been found in Turkish and North African CF patients. RESULTS: 31 and 26 different mutations were reported in Turkish and North African patients, identifying 64.2% (113/176) and 87.4% (118/135) alleles, respectively (p < 0.001). The mean sensitivity (detection rate) of three most common CFTR mutation panels to detect these mutations differed between Turkish and North African people, 44.9% (79/176) versus 69.6% (94/135) (p < 0.001), and can be increased to 57.4% (101/176) and 79.3% (107/135) (p < 0.001), respectively, by expanding these panels with 13 mutations which have been found on two or more alleles. CONCLUSION: 35.8% and 12.6%, respectively, of CF alleles in Turkish and North African patients living in Europe now had not been identified. Among these populations, the test sensitivity of common CFTR mutation panels is insufficient for use in screening programs in Europe, even after expansion with frequent Turkish and North African mutations. This raises questions about whether and how to implement CF carrier and neonatal screening in a multiethnic society.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».