Polymorphism in factor VII gene modifies phenotype of severe haemophilia
Notice bibliographique
Résumé
The basis for 10-15% of patients with severe haemophilia having clinically mild disease is not fully understood. We hypothesized that polymorphisms in various coagulant factors may affect frequency of bleeding while functionally significant polymorphisms in inflammatory and immunoregulatory genes may also contribute to variations in the extent of joint damage. These variables were studied in patients with severe haemophilia, who were categorized as 'mild' (<5 bleeds in the preceding year, <10 World Federation of Haemophilia clinical and <10 Pettersson scores, n = 14) or 'severe' (all others, n = 100). A total of 53 parameters were studied in each individual for their association with the clinical severity. Age, F8:c activity and the incidence of thrombotic markers were comparable between the groups while the median number of bleeds, number of affected joints, clinical, radiological and functional joint scores (P < or = 0.001) and life-time clotting factor use (P < or = 0.007) were different. Patients with severe molecular defects had a 4.1-fold increased risk for a severe phenotype (95% CI: 1.18-14.42, P = 0.026) compared with other mutations. Of the polymorphisms studied, the FVII353Q (RR = 3.5, 95% CI: 1.04-12.05, P = 0.044) allele was associated with a severe phenotype. This data shows that apart from the F8/F9 genotype, functional polymorphisms in FVII gene affect the phenotype of patients with severe haemophilia.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».