Diagnostic Yield and Treatment Impact of Targeted Exome Sequencing in Early-Onset Epilepsy
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
Targeted whole-exome sequencing (WES) is a powerful diagnostic tool for a broad spectrum of heterogeneous neurological disorders. Here, we aim to examine the impact on diagnosis, treatment and cost with early use of targeted WES in early-onset epilepsy. WES was performed on 180 patients with early-onset epilepsy (≤5 years) of unknown cause. Patients were classified as Retrospective (epilepsy diagnosis >6 months) or Prospective (epilepsy diagnosis <6 months). WES was performed on an Ion Proton™ and variant reporting was restricted to the sequences of 620 known epilepsy genes. Diagnostic yield and time to diagnosis were calculated. An analysis of cost and impact on treatment was also performed. A molecular diagnoses (pathogenic/likely pathogenic variants) was achieved in 59/180 patients (33%). Clinical management changed following WES findings in 23 of 59 diagnosed patients (39%) or 13% of all patients. A possible diagnosis was identified in 21 additional patients (12%) for whom supporting evidence is pending. Time from epilepsy onset to a genetic diagnosis was faster when WES was performed early in the diagnostic process (mean: 145 days Prospective vs. 2,882 days Retrospective). Costs of prior negative tests averaged $8,344 per patient in the Retrospective group, suggesting savings of $5,110 per patient using WES. These results highlight the diagnostic yield, clinical utility and potential cost-effectiveness of using targeted WES early in the diagnostic workup of patients with unexplained early-onset epilepsy. The costs and clinical benefits are likely to continue to improve. Advances in precision medicine and further studies regarding impact on long-term clinical outcome will be important.
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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) | 0,000 | 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 découle