Randomized Clinical Trial of<scp>First‐Line</scp>Genome Sequencing in Pediatric White Matter Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Genome sequencing (GS) is promising for unsolved leukodystrophies, but its efficacy has not been prospectively studied. METHODS: A prospective time-delayed crossover design trial of GS to assess the efficacy of GS as a first-line diagnostic tool for genetic white matter disorders took place between December 1, 2015 and September 27, 2017. Patients were randomized to receive GS immediately with concurrent standard of care (SoC) testing, or to receive SoC testing for 4 months followed by GS. RESULTS: Thirty-four individuals were assessed at interim review. The genetic origin of 2 patient's leukoencephalopathy was resolved before randomization. Nine patients were stratified to the immediate intervention group and 23 patients to the delayed-GS arm. The efficacy of GS was significant relative to SoC in the immediate (5/9 [56%] vs 0/9 [0%]; Wild-Seber, p < 0.005) and delayed (control) arms (14/23 [61%] vs 5/23 [22%]; Wild-Seber, p < 0.005). The time to diagnosis was significantly shorter in the immediate-GS group (log-rank test, p = 0.04). The overall diagnostic efficacy of combined GS and SoC approaches was 26 of 34 (76.5%, 95% confidence interval = 58.8-89.3%) in <4 months, greater than historical norms of <50% over 5 years. Owing to loss of clinical equipoise, the trial design was altered to a single-arm observational study. INTERPRETATION: In this study, first-line GS provided earlier and greater diagnostic efficacy in white matter disorders. We provide an evidence-based diagnostic testing algorithm to enable appropriate clinical GS utilization in this population. ANN NEUROL 2020;88:264-273.
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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 | 0,001 | 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 ».