Genetic screening for individuals at high risk for type 1 diabetes in the general population using HLA Class II alleles as disease markers. A comparison between three European populations with variable rates of disease incidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop screening strategies for identification of individuals at increased genetic risk for type 1 diabetes in three populations with variable disease incidence rates and distinct ethnic origin. METHODS: A stepwise HLA DQB1-DQA1-DRB1-based screening approach was evaluated. Patients with childhood-onset type 1 diabetes were recruited from Finland (n = 1739), Hungary (n = 149), and Greece (n = 119). Consecutive newborns (2568 from Finland and 1047 from Greece) or healthy schoolchildren (n = 177 from Hungary) served as controls. RESULTS: The DQB1*02/0302 genotype conferred the highest disease risk in all populations. The DQB1*02/y (y not equal DQB1*0301,*0302,*0602,*0603, *0604) genotypes were more common and conferred a higher disease risk in the Greek population (OR 4.9) compared to the Finns (OR 1.2). DQB1*0302/x (x not equal DQB1*02, *0301, *0602, *0603, *0604) genotypes were, in contrast, more prevalent among Finnish cases (32.7%) as compared to Hungarians (18.1%) or Greeks (13.5%). The protective DQB1*0602 or *0603 positive genotypes were most common in the Finns, while DQB1*0301 was more common in Hungarians and Greeks. In all groups, DQA1 and DRB1*04 typing considerably increased the sensitivity of the DQB1-based screening. The different high-risk genotype combinations present in about 10% of the background population had a diagnostic sensitivity of 60% in Finland and 80% in Hungary and Greece. CONCLUSIONS: HLA DR-DQ-based screening is a feasible tool for the identification of individuals at increased genetic risk for type 1 diabetes in populations with diverse genetic background. The risk markers should, however, be individually selected for the target population since the screening efficiency of various markers is highly dependent on the ethnic group studied.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».