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Enregistrement W2016460575 · doi:10.1002/ajmg.b.30992

CAG‐repeat length and the age of onset in Huntington disease (HD): A review and validation study of statistical approaches

2009· review· en· W2016460575 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésPsychologyDiseasePerspective (graphical)Survival analysisMedicineComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CAG-repeat length in the gene for HD is inversely correlated with age of onset (AOO). A number of statistical models elucidating the relationship between CAG length and AOO have recently been published. In the present article, we review the published formulae, summarize essential differences in participant sources, statistical methodologies, and predictive results. We argue that unrepresentative sampling and failure to use appropriate survival analysis methodology may have substantially biased much of the literature. We also explain why the survival analysis perspective is necessary if any such model is to undergo prospective validation. We use prospective diagnostic data from the PREDICT-HD longitudinal study of CAG-expanded participants to test conditional predictions derived from two survival models of AOO of HD. A prior model of the relationship of CAG and AOO originally published by Langbehn et al. yields reasonably accurate predictions, while a similar model by Gutierrez and MacDonald substantially overestimates diagnosis risk for all but the highest risk participants in this sample. The Langbehn et al. model appears accurate enough to have substantial utility in various research contexts. We also emphasize remaining caveats, many of which are relevant for any direct application to genetic counseling.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,280 · 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