Genetic Testing in Children with Epilepsy: Report of a Single-Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Retrospective observational study to determine diagnostic yield and utility of genetic testing in children with epilepsy attending the Epilepsy Clinic at Children's Hospital, London, Ontario, Canada. METHODS: Children (birth-18 years) with epilepsy, who were seen in a 10-year period (January 1, 2008-March 31, 2018), were selected using defined inclusion criteria and by combining clinic datasets and laboratory records. RESULTS: In total, 105 children (52.38% male and 47.61% female) with a variety of seizures were included in the analysis. Developmental delay was documented in the majority (83; 79.04%). Overall, a genetic diagnosis was established in 24 (22.85%) children. The diagnostic yield was highest for whole-exome sequencing (WES), at 35.71%. The yield from microarray was 8.33%. Yields of single-gene testing (18.60%) and targeted multigene panel testing (19.23%) were very similar. Several likely pathogenic and pathogenic variants not previously reported were identified and categorized using ACMG criteria. All diagnosed patients underwent a review of anti-seizure medication management and received counseling on natural history of their disease, possible complications, recurrence risks, and possibilities of preimplantation or prenatal genetic diagnosis. CONCLUSIONS: Our study confirms the multiple benefits of detecting a genetic etiology in children with epilepsy. Similar yields in single versus multigene testing underscore the importance of accurate clinical phenotyping. Patients with epilepsy and their caregivers in Ontario would undoubtedly benefit from repatriation of multigene panels and WES to the province.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».