Persistent hyperinsulinaemic hypoglycaemia in children with Rubinstein–Taybi syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Genetic aetiology remains unknown in up to 50% of patients with persistent hyperinsulinaemic hypoglycaemia (HH). Several syndromes are associated with HH. We report Rubinstein-Taybi syndrome (RSTS) as one of the possible causes of persistent HH. Early diagnosis and treatment of HH is crucial to prevent hypoglycaemic brain injury. DESIGN: Four RSTS patients with HH were retrospectively analysed. METHODS: Genetic investigations included next-generation sequencing-based gene panels and exome sequencing. Clinical characteristics, metabolic profile during hypoglycaemia and treatment were reviewed. RESULTS: Disease-related EP300 or CREBBP variants were found in all patients, no pathogenic variants were found in a panel of genes associated with non-syndromic HH. Two patients had classic manifestations of RSTS, three had choanal atresia or stenosis. Diagnosis of HH varied from 1 day to 18 months of age. One patient was unresponsive to treatment with diazoxide, octreotide and nifedipine, but responded to sirolimus. All required gastrostomy feeding. CONCLUSIONS: Given the rarity of RSTS (1:125 000) and HH (1:50 000), our observations indicate an association between these two conditions. We therefore recommend that clinicians should be vigilant in screening for HH in symptomatic infants with RSTS. In children with an apparent syndromic form of HH, RSTS should be considered in the differential diagnosis.
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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 ».