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Enregistrement W2412342400 · doi:10.1136/jmedgenet-2015-103577.18

MG-127 Diagnostic accuracy of chromosome microarray in children with epilepsy and neurological abnormalities of unknown aetiology

2015· article· en· W2412342400 sur OpenAlexaffabout
Sarah E. Buerki, Erin Slade, Kamilla Schlade‐Bartusiak, Lindsay Brown, Evica Rajcan‐Separovic, Patrice Eydoux, Mary Connolly, Michelle Demos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBrain Tumor Detection and Classification
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyEtiologyMicroarrayChromosomeMedicineMicroarray analysis techniquesBioinformaticsGeneticsPediatricsBiologyPathologyNeuroscienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Chromosome MicroArray-based genomic copy-number analysis (CMA) has an important role in the discovery of both novel and recurrent epilepsy-associated copy number variants (CNVs) in patients with epilepsy. In case of an additional neuro-developmental disorder the diagnostic accuracy may be as high as 15%. <h3>Objectives</h3> The purpose of this study is to describe the results of performed CMA on 706 children with unexplained epilepsy associated with developmental delay/intellectual disability, autism spectrum disorders and/or multiple congenital anomalies (‘epilepsy plus’). <h3>Design/method</h3> Retrospective chart review on clinical and genetic aspects of CNVs identified in 706 patients with ‘epilepsy plus’, seen at the Vancouver BC Children’s Hospital from 2009 to 2014. All patients had CMA performed using Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 6.0 or CytoScanHD®. <h3>Results</h3> Abnormal CMA results were identified in 191 out of 706 children with ‘epilepsy plus’. 122/706 (17.3%) patients had variants of unknown significance (VUS), and 80/706 (11.3%) patients had pathogenic CNVs. This group included 19 patients that had CNVs in genomic “hotspots” predisposing to epilepsy, including 1q21.1 (n = 1), 15q11.2 (n = 2), 15q13.3 (n = 4), 15q11-q13 (n = 3), 16p11.2 (n = 1046), and 16p13.11 (n = 3). Among other known microdeletion/microduplication syndromes (n = 20) was 22q13.3 deletion (Phelan-McDermid Syndrome) (n = 4). One of the four 22q13.3 deletion patients had treatment resistant epilepsy and a small deletion (47kb) of the SHANK3 gene. <h3>Conclusions</h3> CMA revealed pathogenic CNVs in epilepsy “hotspots”, and known microdeletion syndromes like Phelan-McDermid syndrome in 11.3% of children with ‘epilepsy plus’. Examination of CNVs also plays an important role in the identification of possible epilepsy genes i.g. SHANK3 mutations in patients with 22q13.3 deletions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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