Toronto Hypertrophic Cardiomyopathy Genotype Score for Prediction of a Positive Genotype in Hypertrophic Cardiomyopathy
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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».