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Enregistrement W2039742182 · doi:10.1007/s10897-014-9776-6

Reduced Uptake of Family Screening in Genotype‐Negative Versus Genotype‐Positive Long QT Syndrome

2014· article· en· W2039742182 sur OpenAlexaff
Mikael Hanninen, George J. Klein, Zachary Laksman, Susan Conacher, Allan C. Skanes, Raymond Yee, Lorne J. Gula, Peter Leong‐Sit, Jaimie Manlucu, Andrew D. Krahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern UniversityGrey Nuns Community Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbandLong QT syndromeGenetic counselingMedicineGenotypeFamily historyGenetic testingInternal medicineGeneticsMutationQT intervalGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acceptance and yield of family screening in genotype-negative long QT syndrome (LQTS) remains incompletely characterized. In this study of family screening for phenotype-definite Long QT Syndrome (LQTS, Schwartz score ≥3.5), probands at a regional Inherited Cardiac Arrhythmia clinic were reviewed. All LQTS patients were offered education by a qualified genetic counselor, along with materials for family screening including electronic and paper correspondence to provide to family members. Thirty-eight qualifying probands were identified and 20 of these had family members who participated in cascade screening. The acceptance of screening was found to be lower among families without a known pathogenic mutation (33 vs. 77 %, p = 0.02). A total of 52 relatives were screened; fewer relatives were screened per index case when the proband was genotype-negative (1.7 vs. 3.1, p = 0.02). The clinical yield of screening appeared to be similar irrespective of gene testing results (38 vs. 33 %, p = 0.69). Additional efforts to promote family screening among gene-negative long QT families may be warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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