Notice bibliographique
Résumé
Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is the most common mendelian disorder of the kidney and accounts for ~5% of end-stage renal disease in North America. It is characterized by focal development of renal cysts which increase in number and size with age. Mutations of PKD1 and PKD2 account for most cases. Although the clinical manifestations of both gene types overlap completely, PKD1 is associated with more severe disease than PKD2, with larger kidneys and earlier onset of end-stage renal disease. Furthermore, marked within-family renal disease variability is well documented in ADPKD and suggests a strong modifier effect from as yet unknown genetic and environmental factors. In turn, the significant inter- and intra-familial renal disease variability poses a challenge for diagnosis and genetic counseling. In general, renal ultrasonography is commonly used for the diagnosis, and age-dependent criteria have been defined for subjects at risk of PKD1. However, the utility of the PKD1 ultrasound criteria in the clinical setting is unclear since their performance characteristics have not been defined for the milder PKD2 and the gene type for most test subjects is unknown. Recently, highly predictive ultrasound diagnostic criteria have been derived for at-risk subjects of unknown gene type. Additionally, both DNA linkage and gene-based direct sequencing are available for the diagnosis of ADPKD, especially in subjects with equivocal imaging results, a negative or indeterminate family history, or in younger at-risk individuals being evaluated as potential living related kidney donor. This review will highlight the utility and limitations of clinical predictors of gene types, imaging- and molecular-based diagnostic tests, and present an integrated approach for evaluating individuals suspected to have ADPKD.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,015 |
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 ».