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Enregistrement W2563937209 · doi:10.1182/blood.v104.11.3761.3761

Prevelence of α-Globin Deletions in β-Thalassemia Minor Patients and Differences in Erythrocyte Indices.

2004· article· en· W2563937209 sur OpenAlexaff
Denis Soulières, Sylvain J. Le Marchand, Xiaoduan Weng, Julie Bergeron, Louise Robin, Harold J. Olney

Notice bibliographique

RevueBlood · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneGeneticsMolecular biologyThalassemiaGene mutationMutationMinor allele frequencyHemoglobinHemoglobinopathyGenotypeAllele frequencyHemolytic anemiaImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: β-thalassemia (thal) minor is caused by multiple β-globin (gb) gene mutations, most being located in the promotor and IVS-1. Large variations in erythrocyte indices between β-thal minor patients have been reported and are thought to be caused by the type of β-gb gene mutation. α-thal minor is caused by partial or total α-gb gene deletions. α-gb gene deletions have been reported in all racial origins. It is therefore likely that α-gb gene deletions occur in β-thal minor patients.This combination of gb genes mutations could also have an impact on erythrocyte indices. Objectives: The trial objectives were to determine the prevalence of α-gb gene deletions in β-thal minor patients and to compare erythrocyte indices between 3 groups. Group 1: no α-gb gene deletion, Group 2: deletion of 1 α-gb gene, Group 3: deletion of 2 α-gb genes. Methods: Diagnosis of β-thal minor was established using hemoglobin HPLC analysis (Variant II, Bio-Rad) with increased HbA2 +/− increased HbF without mutant Hb. The DNA of consecutive cases with newly diagnosed β-thal minor was extracted from leucocytes. A multiplex PCR assay was used to detect the presence of 7 α-globin gene deletions: −α3.7,− α4.2, −− SEA, −− FIL, −− MED, −− THAI, − α20.5. Data on age, sex and erythrocyte indices (Hb, MCV, RBC and RDW) was recorded. An ANOVA was used to compare groups. P significance was established at 0.01 to adjust for multiple analysis. Results: 300 specimen were collected in 9 months. 34 were excluded because of poor DNA quality or presence of a mutant Hb. 25 patients (9.4%) had at least 1 α-globin gene deletion. Group1 included 241 patients, Group 2: 20 patients and Group 3: 5 patients. No differences for age or sex were present between the groups. Differences in erythrocyte indices are reported in Table 1. LogMCV was used to adjust for variance heterogeneity. Conclusions: 9.4% of β-thal minor have α-gb gene deletions. The only parameter that is significantly different between groups is MCV (Hb not reaching the pre-specified level of 0.01). It is therefore possible that differences in MCV between patients with β-thal minor can be explained by α-gb gene deletions. The concommittant presence of β-gb and α-gb mutations might improve the β-gb/α-gb imbalance implicated in ineffective erythropoiesis and a significant increase in MCV (and Hb but not reaching statistical significance in this study due to the sample size). However, this parameter does not have sufficient power to differenciate or identify β-thal minor patients with α-globin gene deletions. Other factors certainly influence MVC variability in β-thal minor patients and the independant influence of this variable (α-gb gene deletions) will require further investigation. Erythrocyte indices between groups Parameter Group Mean Std Deviation 95% CI P MCV 1 65.8657 3.9845 65.3580–66.3734 <.0001 2 70.0600 7.5579 66.5228–73.5972 3 73.2600 3.6011 68.7886–77.7314 Log MCV 1 1.8176 .02637 1.8142–1.8209 <.0001 2 1.8432 .04504 1.8221–1.8643 3 1.8644 .02152 1.8377–1.8912 RDW 1 16.0004 1.2800 15.8380–16.1628 .068 2 15.4500 1.8958 14.5627–16.3373 3 15.0200 2.0909 12.4238–17.6162 RBC 1 5.7081 .7369 5.6144–5.8018 .885 2 5.6835 .6729 5.3686–5.9984 3 5.5500 .6181 4.7826–6.3174 Hemoglobin 1 119.7759 14.9010 117.8851–121.6668 .038 2 127.3000 13.6501 120.9115–133.6885 3 129.4000 12.3410 114.0766–144.7234

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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