Diagnostic yield of genetic testing in epileptic encephalopathy in childhood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epilepsy is a common neurologic disorder of childhood. To determine the genetic diagnostic yield in epileptic encephalopathy, we performed a retrospective cohort study in a single epilepsy genetics clinic. METHODS: We included all patients with intractable epilepsy, global developmental delay, and cognitive dysfunction seen between January 2012 and June 2014 in the Epilepsy Genetics Clinic. Electronic patient charts were reviewed for clinical features, neuroimaging, biochemical investigations, and molecular genetic investigations including targeted next-generation sequencing of epileptic encephalopathy genes. RESULTS: Genetic causes were identified in 28% of the 110 patients: 7% had inherited metabolic disorders including pyridoxine dependent epilepsy caused by ALDH7A1 mutation, Menkes disease, pyridox(am)ine-5-phosphate oxidase deficiency, cobalamin G deficiency, methylenetetrahydrofolate reductase deficiency, glucose transporter 1 deficiency, glycine encephalopathy, and pyruvate dehydrogenase complex deficiency; 21% had other genetic causes including genetic syndromes, pathogenic copy number variants on array comparative genomic hybridization, and epileptic encephalopathy related to mutations in the SCN1A, SCN2A, SCN8A, KCNQ2, STXBP1, PCDH19, and SLC9A6 genes. Forty-five percent of patients obtained a genetic diagnosis by targeted next-generation sequencing epileptic encephalopathy panels. It is notable that 4.5% of patients had a treatable inherited metabolic disease. SIGNIFICANCE: To the best of our knowledge, this is the first study to combine inherited metabolic disorders and other genetic causes of epileptic encephalopathy. Targeted next-generation sequencing panels increased the genetic diagnostic yield from <10% to >25% in patients with epileptic encephalopathy.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».