Clinical Genomics for the Diagnosis of Monogenic Forms of Inflammatory Bowel Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to identify patients with monogenic IBD as management may differ from classical IBD. In this position statement we formulate recommendations for the use of genomics in evaluating potential monogenic causes of IBD across age groups. METHODS: The consensus included paediatric IBD specialists from the Paediatric IBD Porto group of the European Society of Paediatric Gastroenterology, Hepatology and Nutrition (ESPGHAN) and specialists from several monogenic IBD research consortia. We defined key topics and performed a systematic literature review to cover indications, technologies (targeted panel, exome and genome sequencing), gene panel setup, cost-effectiveness of genetic screening, and requirements for the clinical care setting. We developed recommendations that were voted upon by all authors and Porto group members (32 voting specialists). RESULTS: We recommend next-generation DNA-sequencing technologies to diagnose monogenic causes of IBD in routine clinical practice embedded in a setting of multidisciplinary patient care. Routine genetic screening is not recommended for all IBD patients. Genetic testing should be considered depending on age of IBD-onset (infantile IBD, very early-onset IBD, paediatric or young adult IBD), and further criteria, such as family history, relevant comorbidities, and extraintestinal manifestations. Genetic testing is also recommended in advance of hematopoietic stem cell transplantation. We developed a diagnostic algorithm that includes a gene panel of 75 monogenic IBD genes. Considerations are provided also for low resource countries. CONCLUSIONS: Genomic technologies should be considered an integral part of patient care to investigate patients at risk for monogenic forms of IBD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle