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Enregistrement W2601351072 · doi:10.1111/cge.13024

Clinical genetic testing in pediatric cardiomyopathy: Is bigger better?

2017· article· en· W2601351072 sur OpenAlexaff
Anne‐Sophie Ouellette, Jacob Mathew, Ashok Kumar Manickaraj, George Manase, Laura Zahavich, Judith Wilson, Kristen George, Lee Benson, Sarah Bowdin, Seema Mital

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic testingMedicinePhenotypeInternal medicineGeneGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For clinical genetic testing of cardiomyopathy (CMP), current guidelines do not address which gene panels to use: targeted panels specific to a CMP phenotype or expanded (panCMP) panels that include genes associated with multiple phenotypic subtypes. AIM: Our objective was to assess the clinical utility of targeted versus panCMP panel testing in pediatric CMPs. METHODS: 151 pediatric patients with primary hypertrophic (n = 66), dilated (n = 64), restrictive (n = 8), or left-ventricular non-compaction (n = 13) CMP who underwent clinical genetic panel testing at a single centre were included. PanCMP (n = 47) and targeted panel testing (n = 104) were compared for yield of pathogenic variants and variants of unknown significance (VUS). RESULTS: Pathogenic variants were identified in 26% of patients, 42% had indeterminate results (only VUS detected), and 32% had negative results. Yield was lower (15%) in panCMP vs. targeted panel testing (32%) (P = .03) in all CMP subtypes. VUS detection was higher with panCMP (87%) than targeted panel testing (30%) (P <.0001). PanCMP panel testing only identified pathogenic variants in genes that overlapped targeted panels. CONCLUSION: PanCMP testing did not increase diagnostic yield compared to targeted panel testing. Until accuracy of variant interpretation with panCMP panels improves, targeted panels may be suitable for clinical testing in pediatric CMP.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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