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Enregistrement W2742212590 · doi:10.1001/jamacardio.2017.2352

Role of Genetic Testing in Inherited Cardiovascular Disease

2017· review· en· W2742212590 sur OpenAlexaff
Allison L. Cirino, Stephanie Harris, Neal K. Lakdawala, Michelle Michels, Iacopo Olivotto, Sharlene M. Day, Dominic J. Abrams, Philippe Charron, Colleen Caleshu, Christopher Semsarian, Jodie Ingles, Harry Rakowski, Daniel P. Judge, Carolyn Y. Ho

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineGenetic testingDiseaseIntensive care medicineMEDLINEBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Genetic testing is a valuable tool for managing inherited cardiovascular disease in patients and families, including hypertrophic, dilated, and arrhythmogenic cardiomyopathies and inherited arrhythmias. By identifying the molecular etiology of disease, genetic testing can improve diagnostic accuracy and refine family management. However, unique features associated with genetic testing affect the interpretation and application of results and differentiate it from traditional laboratory-based diagnostics. Clinicians and patients must have accurate and realistic expectations about the yield of genetic testing and its role in management. Familiarity with the rationale, implications, benefits, and limitations of genetic testing is essential to achieve the best possible outcomes. Observations: Successfully incorporating genetic testing into clinical practice requires (1) recognizing when inherited cardiovascular disease may be present, (2) identifying appropriate individuals in the family for testing, (3) selecting the appropriate genetic test, (4) understanding the complexities of result interpretation, and (5) effectively communicating the results and implications to the patient and family. Obtaining a detailed family history is critical to identify families who will benefit from genetic testing, determine the best strategy, and interpret results. Instead of focusing on an individual patient, genetic testing requires consideration of the family as a unit. Consolidation of care in centers with a high level of expertise is recommended. Clinicians without expertise in genetic testing will benefit from establishing referral or consultative networks with experienced clinicans in specialized multidisciplinary clinics. Conclusions and Relevance: Genetic testing provides a foundation for transitioning to more precise and individualized management. By distinguishing phenotypic subgroups, identifying disease mechanisms, and focusing family care, gene-based diagnosis can improve management. Successful integration of genetic testing into clinical practice requires understanding of the complexities of testing and effective communication of the implications to patients and families.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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