End‐Recovery QTc: A Useful Metric for Assessing Genetic Variants of Unknown Significance in Long‐QT syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Genetic variants represent benign single-nucleotide polymorphisms, disease causing mutations or variants of unknown significance (VUS). Resting, exercise, and recovery QTc intervals have been utilized to detect long-QT syndrome (LQTS) mutations. We sought to provide clinical data that may assist in classifying the presented VUS as disease causing/benign and to determine whether resting and/or end-recovery QT parameters can evaluate the significance of VUS. METHODS AND RESULTS: Twenty-six patients with a VUS in genes associated with LQTS (15 females, age 38 ± 16 years) and 26 age and gender matched controls (age 37 ± 20 years) were included. There were 10 VUS (5 KCNQ1, 4 KCNH2, 1 KCNE1) in 12 families. All but 1 VUS was associated with sudden cardiac death (SCD), aborted SCD or Torsade de pointes. A Schwartz score of ≥3.5 was observed in at least 1 family member with each VUS. Resting QTc was marginally longer in VUS patients compared with controls (458 ± 48 vs 437 ± 25, P = 0.052). A prolonged resting QTc (>470 ms males, >480 ms females) identified 6 VUS carriers and 1 control. VUS carriers had a substantially longer end-recovery QTc (502 ± 68 vs 427 ± 17, P < 0.01) with an end-recovery QTc > 445 ms in 20/26 VUS patients compared to 2/26 controls (P < 0.01). The area under the receiver operating characteristic curve for resting QTc was 0.68 (95% CI, 0.53-0.83, P = 0.03) compared to the end-recovery QTc of 0.88 (95% CI, 0.76-0.99, P < 0.0001). CONCLUSION: Variants in the current study appear to be disease causing. The end-recovery QTc is a useful metric when interpreting LQT VUS.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».