Toronto Hypertrophic Cardiomyopathy Genotype Score for Prediction of a Positive Genotype in Hypertrophic Cardiomyopathy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genotyping in hypertrophic cardiomyopathy has gained increasing attention in the past decade. Its major role is for family screening and rarely influences decision-making processes in any individual patient. It is associated with substantial costs, and cost-effectiveness can only be achieved in the presence of high-detection rates for disease-causing sarcomere protein gene mutations. Therefore, our aim was to develop a score based on clinical and echocardiographic variables that allows prediction of the probability of a positive genotype. METHODS AND RESULTS: Clinical and echocardiographic variables were collected in 471 consecutive patients undergoing genetic testing at a tertiary referral center between July 2005 and November 2010. Logistic regression for a positive genotype was used to construct integer risk weights for each independent predictor variable. These were summed for each patient to create the Toronto hypertrophic cardiomyopathy genotype score. A positive genotype was found in 163 of 471 patients (35%). Independent predictors with associated-risk weights in parentheses were as follows: age at diagnosis 20 to 29 (-1), 30 to 39 (-2), 40 to 49 (-3), 50 to 59 (-4), 60 to 69 (-5), 70 to 79 (-6), ≥80 (-7); female sex (4); arterial hypertension (-4); positive family history for hypertrophic cardiomyopathy (6); morphology category (5); ratio of maximal wall thickness:posterior wall thickness <1.46 (0), 1.47 to 1.70 (1), 1.71 to 1.92 (2), 1.93 to 2.26 (3), ≥2.27 (4). The model had a receiver operator curve of 0.80 and Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit P=0.22. CONCLUSIONS: The Toronto genotype score is an accurate tool to predict a positive genotype in a hypertrophic cardiomyopathy cohort at a tertiary referral center.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle