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Enregistrement W3032872146 · doi:10.1186/s13023-020-01379-8

Consensus guideline for the diagnosis and treatment of tetrahydrobiopterin (BH4) deficiencies

2020· review· en· W3032872146 sur OpenAlexaff
Thomas Opladen, Eduardo López‐Laso, Elisenda Cortès‐Saladelafont, Toni S. Pearson, Serap Sivri, Yılmaz Yıldız, Birgit Assmann, Manju A. Kurian, Vincenzo Leuzzi, Simon Heales, Simon Pope, Francesco Porta, Ángeles García‐Cazorla, Tomáš Honzík, Roser Pons, Luc Régal, Helly Goez, Rafael Artuch, Georg F. Hoffmann, Gabriella Horváth, Beat Thöny, Sabine Scholl‐Bürgi, Alberto Burlina, Marcel M. Verbeek, Mario Mastrangelo, Jennifer Friedman, Tessa Wassenberg, Kathrin Jeltsch, Jan Kulhánek, Oya Kuseyri Hübschmann

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesRosetrees TrustDietmar Hopp StiftungNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésHyperphenylalaninemiaTetrahydrobiopterinGuidelineMonoamine neurotransmitterMedicineDopamineNeurotransmitterBiopterinIntensive care medicinePsychiatrySerotoninInternal medicineBiologyPathologyGeneticsNitric oxide synthase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tetrahydrobiopterin (BH 4 ) deficiencies comprise a group of six rare neurometabolic disorders characterized by insufficient synthesis of the monoamine neurotransmitters dopamine and serotonin due to a disturbance of BH 4 biosynthesis or recycling. Hyperphenylalaninemia (HPA) is the first diagnostic hallmark for most BH 4 deficiencies, apart from autosomal dominant guanosine triphosphate cyclohydrolase I deficiency and sepiapterin reductase deficiency. Early supplementation of neurotransmitter precursors and where appropriate, treatment of HPA results in significant improvement of motor and cognitive function. Management approaches differ across the world and therefore these guidelines have been developed aiming to harmonize and optimize patient care. Representatives of the International Working Group on Neurotransmitter related Disorders (iNTD) developed the guidelines according to the SIGN (Scottish Intercollegiate Guidelines Network) methodology by evaluating all available evidence for the diagnosis and treatment of BH 4 deficiencies. Conclusion Although the total body of evidence in the literature was mainly rated as low or very low, these consensus guidelines will help to harmonize clinical practice and to standardize and improve care for BH 4 deficient patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations151
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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