Polycystic Kidney Disease without an Apparent Family History
Notice bibliographique
Résumé
The absence of a positive family history (PFH) in 10%–25% of patients poses a diagnostic challenge for autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). In the Toronto Genetic Epidemiology Study of Polycystic Kidney Disease, 210 affected probands underwent renal function testing, abdominal imaging, and comprehensive PKD1 and PKD2 mutation screening. From this cohort, we reviewed all patients with and without an apparent family history, examined their parental medical records, and performed renal imaging in all available parents of unknown disease status. Subsequent reclassification of 209 analyzed patients revealed 72.2% (151 of 209) with a PFH, 15.3% (32 of 209) with de novo disease, 10.5% (22 of 209) with an indeterminate family history, and 1.9% (four of 209) with PFH in retrospect. Among the patients with de novo cases, we found two families with germline mosaicism and one family with somatic mosaicism. Additionally, analysis of renal imaging revealed that 16.3% (34 of 209) of patients displayed atypical PKD, most of which followed one of three patterns: asymmetric or focal PKD with PFH and an identified PKD1 or PKD2 mutation (15 of 34), asymmetric and de novo PKD with proven or suspected somatic mosaicism (seven of 34), or focal PKD without any identifiable PKD1 or PKD2 mutation (eight of 34). In conclusion, PKD without an apparent family history may be due to de novo disease, missing parental medical records, germline or somatic mosaicism, or mild disease from hypomorphic PKD1 and PKD2 mutations. Furthermore, mutations of a newly identified gene for ADPKD, GANAB , and somatic mosaicism need to be considered in the mutation-negative patients with focal disease.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».