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Enregistrement W3028582164 · doi:10.1111/bjh.16750

Genotype–phenotype correlation in children with hereditary spherocytosis

2020· article· en· W3028582164 sur OpenAlexafffund
Soumitra Tole, Priya Dhir, Jakob Pugi, Luke Drury, Sheila Butchart, Michelle Fantauzzi, Jacob C. Langer, Jillian M. Baker, Victor S. Blanchette, Melanie Kirby‐Allen, Manuel Carção

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreSt. Michael's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésSplenectomyHereditary spherocytosisSpherocytosisMedicinePhenotypeGenotypeGastroenterologyHemolytic anemiaInternal medicineImmunologyPediatricsGeneticsSpleenBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hereditary spherocytosis (HS) is a common inherited haemolytic anaemia attributed to disturbances in five different red cell membrane proteins. We performed a retrospective study of 166 children with HS and describe the clinical phenotype according to the genotype. In 160/166 (97%) children with HS a disease-causing mutation was identified. Pathogenic variants in ANK1, SPTB, SLC4A1 and SPTA1 were found in 49%, 33%, 13% and 5% of patients. Children with SLC4A1-HS had the mildest phenotype, showing the highest haemoglobin (P < 0·001), lowest reticulocyte counts (P < 0·001) and lowest unconjugated bilirubin levels (P = 0·006), and none required splenectomy in childhood (P < 0·001). Conversely, children with autosomal recessive SPTA1-HS had the most severe clinical phenotype, with almost all patients undergoing splenectomy in early childhood. Patients with ANK1 and SPTB variants showed a similar clinical phenotype. Within each gene, variant type or location did not predict disease severity or likelihood of splenectomy. Among patients with a genetic diagnosis, 47 (29%) underwent splenectomy (23 partial; 24 total) while 57 (36%) underwent cholecystectomy. Total splenectomy led to greater improvements in haemoglobin (P = 0·02). Select use of genetic testing (especially in patients without a family history) may help predict clinical phenotype in childhood and guide family counselling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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