SCN5A mutations in 442 neonates and children: genotype–phenotype correlation and identification of higher-risk subgroups
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To clarify the clinical characteristics and outcomes of children with SCN5A-mediated disease and to improve their risk stratification. Methods and results: A multicentre, international, retrospective cohort study was conducted in 25 tertiary hospitals in 13 countries between 1990 and 2015. All patients ≤16 years of age diagnosed with a genetically confirmed SCN5A mutation were included in the analysis. There was no restriction made based on their clinical diagnosis. A total of 442 children {55.7% boys, 40.3% probands, median age: 8.0 [interquartile range (IQR) 9.5] years} from 350 families were included; 67.9% were asymptomatic at diagnosis. Four main phenotypes were identified: isolated progressive cardiac conduction disorders (25.6%), overlap phenotype (15.6%), isolated long QT syndrome type 3 (10.6%), and isolated Brugada syndrome type 1 (1.8%); 44.3% had a negative electrocardiogram phenotype. During a median follow-up of 5.9 (IQR 5.9) years, 272 cardiac events (CEs) occurred in 139 (31.5%) patients. Patients whose mutation localized in the C-terminus had a lower risk. Compound genotype, both gain- and loss-of-function SCN5A mutation, age ≤1 year at diagnosis in probands and age ≤1 year at diagnosis in non-probands were independent predictors of CE. Conclusion: In this large paediatric cohort of SCN5A mutation-positive subjects, cardiac conduction disorders were the most prevalent phenotype; CEs occurred in about one-third of genotype-positive children, and several independent risk factors were identified, including age ≤1 year at diagnosis, compound mutation, and mutation with both gain- and loss-of-function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».