Prevalence of Creatine Deficiency Syndromes in Children With Nonsyndromic Autism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Creatine deficiency may play a role in the neurobiology of autism and may represent a treatable cause of autism. The goal of the study was to ascertain the prevalence of creatine deficiency syndromes (CDSs) in children with autism spectrum disorder (ASD). METHODS: In a prospective multicenter study, 443 children were investigated after a confirmed diagnosis of ASD. Random spot urine screening for creatine metabolites (creatine, guanidinoacetate, creatinine, and arginine) with liquid chromatography-tandem mass spectrometry and second-tier testing with high-performance liquid chromatography methodology was followed by recall testing in 24-hour urines and confirmatory testing by Sanger-based DNA sequencing of GAMT, GATM, and SLC6A8 genes. Additional diagnostic tests included plasma creatine metabolites and in vivo brain proton magnetic resonance spectroscopy. The creatine metabolites in spot urine in the autism group were compared with 128 healthy controls controlled for age. RESULTS: In 443 subjects with ASD investigated for CDS, we had 0 events (event: 0, 95% confidence interval 0-0.0068), therefore with 95% confidence the prevalence of CDS is <7 in 1000 children with ASD. The autism and control groups did not vary in terms of creatine metabolites (P > .0125) in urine. CONCLUSION: Our study revealed a very low prevalence of CDS in children with nonsyndromic ASD and no obvious association between creatine metabolites and autism. Unlike our study population, we expect more frequent CDS among children with severe developmental delay, speech impairment, seizures, and movement disorders in addition to impairments in social communication, restricted interests, and repetitive behaviors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».