Autistic Symptoms in Late Diagnosed Phenylketonuric Children in Upper Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Background: Phenylketonuria (PKU) is the most common metabolic cause of mental retardation. Increased concentrations of Phe in PKU have a neurotoxic effect, contributing to the structural brain damage, severe mental retardation, and psychiatric disturbances. Co-occurrence of autism and PKU has been described in several studies. The toxic levels of Phe appear to play a significant role in the development of autism symptomatology. Our objective was to assess autistic features in a cohort of late diagnosed PKU children. Methods: Thirty-two PKU pediatric patients diagnosed after the age of one year and followed up at Pediatric University Hospital, Assiut University, Egypt. DSM-IV TR and CARS were used for diagnosis and classification of autism cases. FSIQ and MRI brain were done for all cases. EEG was done for cases with convulsions. Results: Autism was present in 8 (25%) cases; 3 were females and 5 were males, 2 had severe autism and 6 had mild/moderate autism, 5 patients had classic PKU and 3 had moderate PKU, 3 cases had mild mental retardation and five have moderate mental retardation. Conclusion: Delay in the diagnosis and management of PKU leads to very high incidence of intellectual disabilities and autistic features in these patients. doi: http://dx.doi.org/10.4021/jnr221w
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».