Continuous spectrum of glucose dysmetabolism due to the <scp><i>KCNJ11</i></scp> gene mutation—Case reports and review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
) channel, which plays a key role in insulin secretion. Monogenic diseases caused by KCNJ11 gene mutation are rare and easily misdiagnosed. It has been shown that mutations in the KCNJ11 gene are associated with neonatal diabetes mellitus (NDM), maturity-onset diabetes of the young 13 (MODY13), type 2 diabetes mellitus (T2DM), and hyperinsulinemic hypoglycemia. We report four patients with KCNJ11 gene mutations and provide a systematic review of the literature. A boy with diabetes onset at the age of 1 month was misdiagnosed as type 1 diabetes mellitus (T1DM) for 12 years and received insulin therapy continuously, resulting in poor glycemic control. He was diagnosed as NDM with KCNJ11 E322K gene mutation, and glibenclamide was given to replace exogenous insulin. The successful transfer time was 4 months, much longer than the previous unsuccessful standard of 4 weeks. The other three patients were two sisters and their mother; the younger sister was misdiagnosed with T1DM at 13 years old, while the elder sister was diagnosed with diabetes (type undefined) at 16 years old. They were treated with insulin for 3 years, with poor glycemic control. Their mother was diagnosed with T2DM and achieved good glycemia control with glimepiride. They were diagnosed as MODY13 because of the autosomal dominant inheritance of two generations, early onset of diabetes before 25 years of age in the two sisters, and the presence of the KCNJ11 N48D gene mutation. All patients successfully transferred to sulfonylureas with excellent glycemic control. Therefore, the wide spectrum of clinical phenotypes of glucose dysmetabolism caused by KCNJ11 should be recognized to reduce misdiagnosis and implement appropriate treatment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».