Cornelia de Lange syndrome in diverse populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cornelia de Lange syndrome (CdLS) is a dominant multisystemic malformation syndrome due to mutations in five genes-NIPBL, SMC1A, HDAC8, SMC3, and RAD21. The characteristic facial dysmorphisms include microcephaly, arched eyebrows, synophrys, short nose with depressed bridge and anteverted nares, long philtrum, thin lips, micrognathia, and hypertrichosis. Most affected individuals have intellectual disability, growth deficiency, and upper limb anomalies. This study looked at individuals from diverse populations with both clinical and molecularly confirmed diagnoses of CdLS by facial analysis technology. Clinical data and images from 246 individuals with CdLS were obtained from 15 countries. This cohort included 49% female patients and ages ranged from infancy to 37 years. Individuals were grouped into ancestry categories of African descent, Asian, Latin American, Middle Eastern, and Caucasian. Across these populations, 14 features showed a statistically significant difference. The most common facial features found in all ancestry groups included synophrys, short nose with anteverted nares, and a long philtrum with thin vermillion of the upper lip. Using facial analysis technology we compared 246 individuals with CdLS to 246 gender/age matched controls and found that sensitivity was equal or greater than 95% for all groups. Specificity was equal or greater than 91%. In conclusion, we present consistent clinical findings from global populations with CdLS while demonstrating how facial analysis technology can be a tool to support accurate diagnoses in the clinical setting. This work, along with prior studies in this arena, will assist in earlier detection, recognition, and treatment of CdLS worldwide.
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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) | 0,001 | 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 découle