Two Ethnic Clusters with Huntington Disease in Israel: The Case of Mountain Jews and Karaites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide prevalence estimates of Huntington disease (HD) vary widely, with no reliable information regarding the Jewish population in Israel. METHODS: This specialized tertiary single-center cross-sectional study assessed clinical, cognitive, and demographic characteristics of 84 HD patients who were treated at the Movement Disorder Unit of the Tel Aviv Medical Center, Israel. RESULTS: Our cohort was composed of one-third Ashkenazi Jews, 27% Mountain Jews (Caucasus Jews), 18% Sephardi Jews, and 21% Karaites, with both Mountain Jews and Karaites over-represented compared to their relevant proportion in the population of the state of Israel, which is less than 1%. No between-group differences were detected regarding the number of CAG (cytosine-adenine-guanine) repeats, age at onset, disease duration, years from symptom onset to diagnosis, gender, years of education, Unified Huntington Disease Rating Scale scores, or the Montreal Cognitive Assessment scores. CONCLUSION: We detected clustering of HD among the population treated at our Medical Center, which has the only specialized HD clinic in the country, with a high percentage of HD among 2 relatively small subpopulations of Jews: Mountain Jews and Karaites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».