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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».