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Enregistrement W2134829539 · doi:10.1016/s1474-4422(08)70117-0

Phenotype, genotype, and worldwide genetic penetrance of LRRK2-associated Parkinson's disease: a case-control study

2008· article· en· W2134829539 sur OpenAlexaff
Daniel G. Healy, Mario Falchi, Sean S. O’Sullivan, Vincenzo Bonifati, Alexandra Durr, Susan Bressman, Alexis Brice, Jan Aasly, Cyrus P. Zabetian, Stefano Goldwurm, Joaquim J. Ferreira, Eduardo Tolosa, Denise M. Kay, Christine Klein, David R. Williams, Connie Marras, Anthony E. Lang, Zbigniew K. Wszołek, José Berciano, Anthony H.V. Schapira, Timothy Lynch, Kailash P. Bhatia, Thomas Gasser, Andrew J. Lees, Nicholas Wood

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilNational Institutes of HealthFondazione Grigioni per il Morbo di ParkinsonAgence Nationale de la RechercheVolkswagen FoundationBrain Research TrustMayo ClinicParkinson's UKMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésLRRK2PenetranceDiseaseDyskinesiaMutationMedicineGenotypeParkinson's diseaseInternal medicineMutation frequencyGeneticsPhenotypeBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mutations in LRRK2, the gene that encodes leucine-rich repeat kinase 2, are a cause of Parkinson's disease (PD). The International LRRK2 Consortium was established to answer three key clinical questions: can LRRK2-associated PD be distinguished from idiopathic PD; which mutations in LRRK2 are pathogenic; and what is the age-specific cumulative risk of PD for individuals who inherit or are at risk of inheriting a deleterious mutation in LRRK2? METHODS: Researchers from 21 centres across the world collaborated on this study. The frequency of the common LRRK2 Gly2019Ser mutation was estimated on the basis of data from 24 populations worldwide, and the penetrance of the mutation was defined in 1045 people with mutations in LRRK2 from 133 families. The LRRK2 phenotype was defined on the basis of 59 motor and non-motor symptoms in 356 patients with LRRK2-associated PD and compared with the symptoms of 543 patients with pathologically proven idiopathic PD. FINDINGS: Six mutations met the consortium's criteria for being proven pathogenic. The frequency of the common LRRK2 Gly2019Ser mutation was 1% of patients with sporadic PD and 4% of patients with hereditary PD; the frequency was highest in the middle east and higher in southern Europe than in northern Europe. The risk of PD for a person who inherits the LRRK2 Gly2019Ser mutation was 28% at age 59 years, 51% at 69 years, and 74% at 79 years. The motor symptoms (eg, disease severity, rate of progression, occurrence of falls, and dyskinesia) and non-motor symptoms (eg, cognition and olfaction) of LRRK2-associated PD were more benign than those of idiopathic PD. INTERPRETATION: Mutations in LRRK2 are a clinically relevant cause of PD that merit testing in patients with hereditary PD and in subgroups of patients with PD. However, this knowledge should be applied with caution in the diagnosis and counselling of patients. FUNDING: UK Medical Research Council; UK Parkinson's Disease Society; UK Brain Research Trust; Internationaal Parkinson Fonds; Volkswagen Foundation; National Institutes of Health: National Institute of Neurological Disorders and Stroke and National Institute of Aging; Udall Parkinson's Disease Centre of Excellence; Pacific Alzheimer Research Foundation Centre; Italian Telethon Foundation; Fondazione Grigioni per il Morbo di Parkinson; Michael J Fox Foundation for Parkinson's Research; Safra Global Genetics Consortium; US Department of Veterans Affairs; French Agence Nationale de la Recherche.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1 563
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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