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Enregistrement W2570090604 · doi:10.1182/blood.v108.11.502.502

Genotype-Phenotype Associations in Patients with Severe Congenital Neutropenia.

2006· article· en· W2570090604 sur OpenAlexaff
Philip S. Rosenberg, Steven Stein, Elin Rodger, Audrey Anna Bolyard, Mary Ann Bonilla, Yigal Dror, George Kannourakis, Peter E. Newburger, Laurence A. Boxer, Blanche P. Alter, David C. Dale

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBlood disorders and treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineNeutropeniaGastroenterologyAbsolute neutrophil countCongenital NeutropeniaImmunologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: G-CSF therapy has reduced sepsis mortality in patients with severe congenital neutropenia (SCN), revealing a syndromic predisposition to myelodysplastic syndrome and acute myeloid leukemia (MDS/AML). The MDS/AML risk appears to be higher in SCN patients who are less-responsive to therapy; however, the genetic determinants of susceptibility remain to be elucidated. METHODS: We studied 82 North American and Australian patients with SCN on long-term G-CSF enrolled in the Severe Chronic Neutropenia International Registry. These patients had prospective follow-up, sufficient banked DNA for genotyping, and validated clinical data. RESULTS: Fifty-two patients (63%) were positive for germline mutations in neutrophil elastase (ELA2); the remaining 30 patients (37%) had no detectable mutations. Prior to G-CSF therapy, blood cell counts were significantly different between ELA2 positive and negative patients. Compared with ELA2 positive patients, ELA2 negative patients had significantly higher median absolute neutrophil count (ANC) values (158 versus 53 cells/uL, P=0.02), significantly lower monocyte and eosinophil counts (P<0.001), and significantly lower platelet counts (P=0.002). ELA2 negative patients were maintained on significantly lower doses of G-CSF (5.2 versus 9.9 ug/kg/day, P=0.02), consistent with higher baseline ANC values. However, ELA2 negative patients were significantly less responsive to G-CSF therapy. Compared with ELA2 positive patients, on therapy, ELA2 negative patients had significantly smaller median increases in ANC values (1200 versus 2700 cells/uL, P=0.02); the difference remained significant after controlling for individual G-CSF dose (P=0.04). ELA2 negative patients had 5 MDS/AML events in 132 person-years, versus 8 MDS/AML events in 373 person-years among ELA2 positive patients. Using the Cox proportional hazards model, the hazard of MDS/AML was 3.1-fold higher in ELA2 negative patients compared with ELA2 positive patients. This association was of borderline statistical significance (P=0.08). No patient in either group died of sepsis. We found 34 distinct mutations in 52 ELA2 positive patients. The mutation sites were not clustered in the 8 ELA2 positive patients who developed MDS/AML. We found no associations of phenotype or outcome with specific ELA2 mutations; however, the numbers were limited. CONCLUSIONS: SCN patients without mutations in ELA2 constitute a clinically distinct subgroup. ELA2 negative patients are significantly less responsive to G-CSF therapy than ELA2 positive patients, and they may be at substantially higher risk of leukemia. Additional studies are needed to confirm the latter association and identify the causative gene or genes.

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 seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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