The role of genetic testing in dyslipidaemia
Notice bibliographique
Résumé
Dyslipidaemias encompass about two dozen relatively rare monogenic disorders and syndromes for which the genetic basis has largely been defined. In addition, the complex polygenic basis of disturbed lipids and lipoproteins has been characterised in many patients, and has been shown to result from accumulation of many common polymorphisms with small effects on lipids. Genetic technologies, including dedicated genotyping and sequencing methods can detect both rare and common DNA variants underlying dyslipidaemias. Some dyslipidaemias may be clinically silent for years, but early diagnosis, including genetic diagnosis, may permit early intervention to prevent or delay deleterious downstream clinical consequences, such as premature vascular disease or acute pancreatitis. The potential clinical utility of genetic testing for familial hypercholesterolaemia, familial chylomicronaemia syndrome, lysosomal acid lipase deficiency and some others will increase demand for reliable genetic diagnostic methods. We review some current technologies, such as targeted next-generation sequencing that seem to be helpful with DNA diagnosis of dyslipidaemias. We also address technical, biological and clinical limitations of genetic testing in dyslipidaemias. Finally, genetic counselling issues, the potential impact of results on patients and health care providers, current gaps and future directions will be discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».