<i>GBA</i> variants in REM sleep behavior disorder: a multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To study the role of GBA variants in the risk for isolated rapid-eye-movement (REM)-sleep behavior disorder (iRBD) and conversion to overt neurodegeneration. Methods A total of 4,147 individuals were included: 1,061 iRBD patients and 3,086 controls. GBA was fully sequenced using molecular inversion probes and Sanger sequencing. We analyzed the effects of GBA variants on the risk for iRBD, age at onset (AAO) and conversion rates. Results GBA variants were found in 9.5% of iRBD patients compared to 4.1% in controls (odds ratio [OR]=2.45, 95% CI=1.87–3.22, p =1×10 −10 ). The estimated OR for mild p.N370S variant carriers was 3.69, 95% CI=1.90–7.14, p =3.5×10 −5 , while for severe variant carriers it was 17.55, 95% CI=2.11–145.9, p =0.0015. Carriers of severe GBA variants had an average AAO of 52.8 years, 7-8 years earlier than those with mild variants or non-carriers ( p =0.029). Of the GBA variant carriers with available data, 52.5% had converted, compared to 35.6% in non-carriers ( p =0.011), with a trend for faster conversion among severe GBA variant carriers. However, the results on AAO and conversion were based on small numbers and should be taken with caution. Conclusions GBA variants robustly and differentially increase the risk of iRBD. The rate of conversion to neurodegeneration is also increased and may be faster among severe GBA variant carriers, although confirmation will be required in larger samples. Screening for RBD in healthy carriers of GBA variants should be studied as a potential way to identify GBA variant carriers who will develop a synucleinopathy in the future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».