Effectiveness of alternative strategies to define index case phenotypes to aid genetic diagnosis of familial hypercholesterolaemia
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
OBJECTIVE: To determine the utility of secondary stratification measures to improve the ascertainment of index cases of familial hypercholesterolaemia (FH). DESIGN: A retrospective study of genotyped index patients with Simon Broome (SB) FH. SETTING: University teaching hospital. PATIENTS: 204 patients aged 55±14 years; 36% had tendon xanthoma (TX), 21% had coronary heart disease (CHD), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) was 6.20±2.24 mmol/l and 55% had genetic FH. INTERVENTIONS: The effects of different staging systems (SB vs Dutch criteria), presence of TX, use of LDL-C level, personal history of CHD and imaging evidence of atheroma by carotid intima-media thickness or coronary artery calcium score to identify genetic FH was explored. OUTCOME MEASURES: Changes in C-statistic and net reclassification index (NRI). RESULTS: SB criteria gave a C-statistic of 0.64 comprising C=0.65 in TX(+) and C=0.5 in TX(-) patients. Genetic FH was present in 75% of TX(+) compared with 44% in TX(-) patients. The Dutch criteria gave C=0.72. Addition of imaging criteria to prior CHD raised C=0.64 to C=0.65 in all patients with a NRI of 19% (p=0.06). In TX(-) patients imaging raised C=0.50 to C=0.65 with a NRI of 0.38 (p=0.001) and a weighted comparison index of 0.28, implying the detection of 14 more FH cases per thousand. CONCLUSIONS: Patients with tendon xanthoma (definite FH) should be genotyped. In patients with possible FH, the presence of a personal history of CHD or imaging evidence of increased atheroma offers the best method of identifying index patients likely to have monogenic FH.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| 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