Derivation and Validation of a Simple Exercise-Based Algorithm for Prediction of Genetic Testing in Relatives of LQTS Probands
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic testing can diagnose long-QT syndrome (LQTS) in asymptomatic relatives of patients with an identified mutation; however, it is costly and subject to availability. The accuracy of a simple algorithm that incorporates resting and exercise ECG parameters for screening LQTS in asymptomatic relatives was evaluated, with genetic testing as the gold standard. METHODS AND RESULTS: Asymptomatic first-degree relatives of genetically characterized probands were recruited from 5 centers. QT intervals were measured at rest, during exercise, and during recovery. Receiver operating characteristics were used to establish optimal cutoffs. An algorithm for identifying LQTS carriers was developed in a derivation cohort and validated in an independent cohort. The derivation cohort consisted of 69 relatives (28 with LQT1, 20 with LQT2, and 21 noncarriers). Mean age was 35±18 years, and resting corrected QT interval (QTc) was 466±39 ms. Abnormal resting QTc (females ≥480 ms; males ≥470 ms) was 100% specific for gene carrier status, but was observed in only 48% of patients; however, mutations were observed in 68% and 42% of patients with a borderline or normal resting QTc, respectively. Among these patients, 4-minute recovery QTc ≥445 ms correctly restratified 22 of 25 patients as having LQTS and 19 of 21 patients as being noncarriers. The combination of resting and 4-minute recovery QTc in a screening algorithm yielded a sensitivity of 0.94 and specificity of 0.90 for detecting LQTS carriers. When applied to the validation cohort (n=152; 58 with LQT1, 61 with LQT2, and 33 noncarriers; QTc=443±47 ms), sensitivity was 0.92 and specificity was 0.82. CONCLUSIONS: A simple algorithm that incorporates resting and exercise-recovery QTc is useful in identifying LQTS in asymptomatic relatives.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».