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Enregistrement W2103082926 · doi:10.1136/bcr-2014-207501

A fourth case of Feingold syndrome type 2: psychiatric presentation and management

2014· review· en· W2103082926 sur OpenAlexaff
Hooman Ganjavi, Victoria Mok Siu, Marsha Speevak, Penny A. MacDonald

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocephalyMedicineShort statureAnal atresiaIntellectual disabilityPediatricsDuodenal atresiaPresentation (obstetrics)Rare diseaseGeneticsPsychiatryAtresiaDiseasePathologyInternal medicineBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feingold syndrome (FGLDS1) is an autosomal dominant disorder caused by mutations in the MYCN oncogene on the short arm of chromosome 2 (2p24.1). It is characterised by microcephaly, digital abnormalities, oesophageal and duodenal atresias, and often learning disability or mental retardation. In 2011, individuals sharing the skeletal abnormalities of FGLDS1 but lacking mutations in MYCN, were found to harbour hemizygous deletions of the MIR17HG gene on chromosome 13q31.3. These individuals share many of the characteristics of FGLDS1 except for gastrointestinal atresia. The condition was termed Feingold syndrome type 2 (FGLDS2). We describe the presentation and management of a fourth known case of FGLDS2 in an 18-year-old girl with microcephaly, short stature, mildly dysmorphic features, digital malformations and significant cognitive and psychiatric symptoms. Comparative genomic hybridisation array testing confirmed a 7.4 Mb microdeletion in chromosome region 13q31.1q.31.3 corresponding to the MIR17HG gene.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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