Familial neonatal seizures in 36 families: Clinical and genetic features correlate with outcome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated seizure outcome in a large cohort of familial neonatal seizures (FNS), and examined phenotypic overlap with different molecular lesions. METHODS: Detailed clinical data were collected from 36 families comprising two or more individuals with neonatal seizures. The seizure course and occurrence of seizures later in life were analyzed. Families were screened for KCNQ2, KCNQ3, SCN2A, and PRRT2 mutations, and linkage studies were performed in mutation-negative families to exclude known loci. RESULTS: Thirty-three families fulfilled clinical criteria for benign familial neonatal epilepsy (BFNE); 27 of these families had KCNQ2 mutations, one had a KCNQ3 mutation, and two had SCN2A mutations. Seizures persisting after age 6 months were reported in 31% of individuals with KCNQ2 mutations; later seizures were associated with frequent neonatal seizures. Linkage mapping in two mutation-negative BFNE families excluded linkage to KCNQ2, KCNQ3, and SCN2A, but linkage to KCNQ2 could not be excluded in the third mutation-negative BFNE family. The three remaining families did not fulfill criteria of BFNE due to developmental delay or intellectual disability; a molecular lesion was identified in two; the other family remains unsolved. SIGNIFICANCE: Most families in our cohort of familial neonatal seizures fulfill criteria for BFNE; the molecular cause was identified in 91%. Most had KCNQ2 mutations, but two families had SCN2A mutations, which are normally associated with a mixed picture of neonatal and infantile onset seizures. Seizures later in life are more common in BFNE than previously reported and are associated with a greater number of seizures in the neonatal period. Linkage studies in two families excluded known loci, suggesting a further gene is involved in BFNE.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».