Differential effects of severe vs mild <i>GBA</i> mutations on Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To better define the genotype-phenotype correlations between the type of GBA (glucosidase, beta, acid) mutation, severe or mild, and the risk and age at onset (AAO), and potential mechanism of Parkinson disease (PD). METHODS: We analyzed 1,000 patients of Ashkenazi-Jewish descent with PD for 7 founder GBA mutations, and conducted a meta-analysis of risk and AAO according to GBA genotype (severe or mild mutation). The meta-analysis included 11,453 patients with PD and 14,565 controls from worldwide populations. The statistical analysis was done with and without continuity correction (constant or empirical), considering biases that could potentially affect the results. RESULTS: Among Ashkenazi-Jewish patients with PD, the odds ratios for PD were 2.2 and 10.3 for mild and severe GBA mutation carriers, respectively. The observed frequency of severe GBA mutation carriers among patients with PD was more than 4-fold than expected (4.4% vs 0.9%, respectively, p < 0.0001, Fisher exact test). In the different models of the meta-analysis, the odds ratios for PD ranged between 2.84 and 4.94 for mild GBA mutation carriers and 9.92 and 21.29 for severe GBA mutation carriers (p < 1 × 10(-6) for all analyses). Pooled analysis demonstrated AAO of 53.1 (±11.2) and 58.1 (±10.6) years for severe and mild GBA mutation carriers, respectively (p = 4.3 × 10(-5)). CONCLUSIONS: These data demonstrate that mild and severe heterozygous GBA mutations differentially affect the risk and the AAO of PD. Our results have important implications for genetic counseling and clinical follow-up.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».