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Enregistrement W2612681726 · doi:10.1016/j.jacl.2018.03.093

Clinical and biochemical features of different molecular etiologies of familial chylomicronemia

2018· article· en· W2612681726 sur OpenAlexafffund
Robert A. Hegele, Amanda J. Berberich, Matthew R. Ban, Jian Wang, Andrés Digenio, Veronica Alexander, Laura D’Erasmo, Marcello Arca, Alan Jones, Éric Bruckert, Erik S.G. Stroes, Jean Bergeron, Fernando Civeira, Joseph L. Witztum, Daniel Gaudet

Notice bibliographique

RevueJournal of clinical lipidology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalCentre hospitalier universitaire de QuébecWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSociety for EndocrinologyGenome CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésChylomicronLipoprotein lipaseMedicinePostprandialInternal medicineEndocrinologyVery low-density lipoproteinGeneticsFamilial hypercholesterolemiaAlleleLipoproteinBiologyGeneCholesterolInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Familial chylomicronemia syndrome (FCS) is an ultra-rare phenotype that is usually caused by biallelic mutations in the LPL gene encoding lipoprotein lipase, or less often in APOC2, APOA5, LMF1, or GPIHBP1 genes encoding cofactors or interacting proteins. OBJECTIVES: We evaluated baseline phenotypes among FCS participants in a phase 3 randomized placebo-controlled trial of volanesorsen (NCT02211209). METHODS: Baseline clinical, fasting, and postfat load metabolic markers were assessed. Targeted next-generation DNA sequencing plus custom bioinformatics was used to genotype subjects. RESULTS: Among 52 FCS individuals, 41 had biallelic LPL gene mutations (LPL-FCS patients): 82%, 7%, and 11% were missense, nonsense, and splicing variants, respectively. Eleven individuals had non-LPL-FCS; 2 had mutations in APOA5, 5 in GPIHBP1, and 1 each in LMF1 and APOC2 genes, respectively. Two other individuals were double heterozygotes, each with 1 normal LPL allele. All subjects had extremely high triglycerides (TGs) and chylomicrons, but very low levels of other lipoproteins. Compared with LPL-FCS individuals, non-LPL-FCS individuals were very similar for most traits, but had significantly higher postheparin LPL activity, higher 4-hour postprandial insulin and C-peptide levels; and higher low-density lipoprotein cholesterol levels. In non-LPL-FCS individuals compared to those with LPL-FCS, there were also nonsignificant trends toward lower levels of total and chylomicron TGs, lower 4-hour postprandial chylomicron TG levels, and higher very-low-density lipoprotein TG levels. CONCLUSION: Thus, LPL FCS and non-LPL FCS are largely phenotypically similar. However, LPL FCS patients have lower postheparin LPL activity and a trend toward higher TGs, whereas low-density lipoprotein cholesterol was higher in non-LPL-FCS patients.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations160
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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