Does extensive genotyping and nasal potential difference testing clarify the diagnosis of cystic fibrosis among patients with single-organ manifestations of cystic fibrosis?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The phenotypic spectrum of cystic fibrosis (CF) has expanded to include patients affected by single-organ diseases. Extensive genotyping and nasal potential difference (NPD) testing have been proposed to assist in the diagnosis of CF when sweat testing is inconclusive. However, the diagnostic yield of extensive genotyping and NPD and the concordance between NPD and the sweat test have not been carefully evaluated. METHODS: We evaluated the diagnostic outcomes of genotyping (with 122 mutations included as disease causing), sweat testing and NPD in a prospectively ascertained cohort of undiagnosed patients who presented with chronic sino-pulmonary disease (RESP), chronic/recurrent pancreatitis (PANC) or obstructive azoospermia (AZOOSP). RESULTS: 202 patients (68 RESP, 42 PANC and 92 AZOOSP) were evaluated; 17.3%, 22.8% and 59.9% had abnormal, borderline and normal sweat chloride results, respectively. Only 17 (8.4%) patients were diagnosable as having CF by genotyping. Compared to sweat testing, NPD identified more patients as having CF (33.2%) with fewer borderline results (18.8%). The level of agreement according to kappa statistics (and the observed percentage of agreement) between sweat chloride and NPD in RESP, PANC and AZOOSP subjects was 'moderate' (65% observed agreement), 'poor' (33% observed agreement) and 'fair' (28% observed agreement), respectively. The degree of agreement only improved marginally when subjects with borderline sweat chloride results were excluded from the analysis. CONCLUSIONS: The diagnosis of CF or its exclusion is not always straightforward and may remain elusive even with comprehensive evaluation, particularly among individuals who present at an older age with single-organ manifestations suggestive of CF.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».