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Enregistrement W2746085806

Ethnic Differences in Genetic Ion Channelopathies Associated with Sudden Cardiac Death: A Systematic Review and Meta-Analysis.

2017· review· en· W2746085806 sur OpenAlexaff
Tim Kong, Joseph Feulefack, Kim Ruether, Fan Shen, Wang Zheng, Xing‐Zhen Chen, Consolato Sergi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensStollery Children's HospitalMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisAllele frequencyAlleleExomeMedicineEthnic groupGenetic modelInternal medicineGeneticsBrugada syndromeExome sequencingBiologyGeneMutation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Reports of allele frequencies encoding ion channel, or their interacting proteins associated with sudden cardiac death among different ethnic groups have been inconsistent. Here, we aimed to characterize the distribution of these genes and their alleles among various ethnicities through meta-analysis. METHODS: among the Black, Caucasian, Asian, and Hispanic ethnicities. Searches in PubMed, Google Scholar, and Web of Science resulted in 18 reports published before July 2015 that met the eligible criteria. Allele frequencies were averaged by weight, and pooled values were calculated by inverse variance. Fixed-effects and random-effects models were used to pool effect sizes within each study and across different studies, respectively. Moreover, to extend our findings, we used sequenced genomic data from the Exome Aggregation Consortium to compare allele frequencies between different ethnicities. RESULTS: frequency (0.16%). Analysis of the Exome Aggregation Consortium also provided consistent data in agreement the meta-analysis. CONCLUSION: Overall, Asians carried the most alleles of genes associated with sudden cardiac death. The meta-analysis reveals significant differences in allele distribution of channelopathy-associated genes among different ethnic groups.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,018
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,149 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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