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Enregistrement W2925707131 · doi:10.1177/0333102418815503

Genetics of cluster headache

2019· review· en· W2925707131 sur OpenAlexaff
Kate F Gibson, Anita Santos, Nunu Lund, Rigmor Jensen, Ioannis M. Stylianou

Notice bibliographique

RevueCephalalgia · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensXenon Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster headacheMedicineGeneticsFamily medicinePsychiatryMigraineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cluster headache is the most severe primary headache disorder. A genetic basis has long been suggested by family and twin studies; however, little is understood about the genetic variants that contribute to cluster headache susceptibility. Methods We conducted a literature search of the MEDLINE database using the PubMed search engine to identify all human genetic studies for cluster headache. In this article we provide a review of those genetic studies, along with an overview of the pathophysiology of cluster headache and a brief review of migraine genetics, which have both been significant drivers of cluster headache candidate gene selection. Results The investigation of cluster headache genetic etiology has been dominated by candidate gene studies. Candidate selection has largely been driven by the pathophysiology, such as the striking rhythmic nature of the attacks, which spurred close examination of the circadian rhythm genes CLOCK and HCRTR2. More recently, unbiased genetic approaches such as genome-wide association studies (GWAS) have yielded new genetic avenues of interest including ADCYAP1R1 and MME. Conclusions The majority of candidate genes studied for cluster headache suffer from poor reproducibility. Broader genetic interrogation through larger unbiased GWAS, exome, and whole genome studies may provide more robust candidates, and in turn provide a clearer understanding of the causes of cluster headache.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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