Abnormal Neurological Features Predict Poor Survival and Should Preclude Liver Transplantation in Patients with Deoxyguanosine Kinase Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Deoxyguanosine kinase (DGUOK) deficiency is the commonest type of mitochondrial DNA depletion associated with a hepatocerebral phenotype. In this article, we evaluate predictors of survival and therapeutic options in patients with DGUOK deficiency. A systematic search of MEDLINE, LILAC, and SCIELO was carried out to identify peer-reviewed clinical trials, randomized controlled trials, meta-analyses, and other studies with clinical pertinence. DGUOK deficiency was searched with the terms dGK, DGUOK, mitochondrial DNA depletion, mtDNA, and hepatocerebral. Bibliographies of identified articles were reviewed for additional references. Thirteen identified studies met the inclusion criteria and were used in this study. The analysis revealed that DGUOK deficiency is associated with a variable clinical phenotype. Long-term survival is best predicted by the absence of profound hypotonia, significant psychomotor retardation, or nystagmus. In the presence of these features, there is increased mortality, and liver transplantation does not confer increased survival. In summary, liver transplantation appears to be futile in the presence of specific neurological signs or symptoms in patients affected with DGUOK deficiency. Conversely, in the absence of these neurological features, liver transplantation may be considered a potential treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».