Clinical Genomics for the Diagnosis of Monogenic Forms of Inflammatory Bowel Disease
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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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 | 0,028 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».