Genetic Testing for Diagnosis of Hypertrophic Cardiomyopathy Mimics
Notice bibliographique
Résumé
Background Genetic testing is helpful for diagnosis of hypertrophic cardiomyopathy (HCM) mimics. Little data are available regarding the yield of such testing and its clinical impact. Methods The HCM genetic database at our center was used for identification of patients who underwent HCM-directed genetic testing including at least 1 gene associated with an HCM mimic ( GLA , TTR , PRKAG2 , LAMP2 , PTPN11 , RAF1 , and DES ). Charts were retrospectively reviewed and genetic and clinical data extracted. Results There were 1731 unrelated HCM patients who underwent genetic testing for at least 1 gene related to an HCM mimic. In 1.45% of cases, a pathogenic or likely pathogenic variant in one of these genes was identified. This included a yield of 1% for Fabry disease, 0.3% for familial amyloidosis, 0.15% for PRKAG2 -related cardiomyopathy, and 1 patient with Noonan syndrome. In the majority of patients, diagnosis of the HCM mimic based on clinical findings alone would have been challenging. Accurate diagnosis of an HCM mimic led to change in management (eg, enzyme replacement therapy) or family screening in all cases. Conclusions Genetic testing is helpful in the diagnosis of HCM mimics in patients with no or few extracardiac manifestations. Adding these genes to all HCM genetic panels should be considered.
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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 | 0,001 |
| 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 ».