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Enregistrement W3137718605 · doi:10.1097/mpg.0000000000003094

Use of a Comprehensive 66‐Gene Cholestasis Sequencing Panel in 2171 Cholestatic Infants, Children, and Young Adults

2021· article· en· W3137718605 sur OpenAlexaff
Saul J. Karpen, Binita M. Kamath, John Alexander, Ilia Ichetovkin, Philip J. Rosenthal, Ronald J. Sokol, S. Terrence Dunn, Richard J. Thompson, James E. Heubi

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCholestasisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cholestasis is caused by a wide variety of etiologies, often genetic in origin. Broad overlap in clinical presentations, particularly in newborns, renders prioritizing diagnostic investigations challenging. In this setting, a timely, comprehensive assessment using a multigene panel by a clinical diagnostic laboratory would likely prove useful. We summarize initial findings from a testing program designed to discover genetic causes of cholestasis. METHODS: A neonatal/adult sequencing panel containing 66 genes (originally 57; nine added March 2017) relevant to cholestasis was used. A broad range of eligible patients were enrolled with current/history of cholestasis without an identified cause, or unexplained chronic liver disease. DNA sequencing utilized a custom-designed capture library, and variants were classified and reported as benign, likely benign, variant of unknown significance (VOUS), likely pathogenic (LP), or pathogenic (P), according to the clinical interpretation workflow at EGL Genetics (Tucker, GA). RESULTS: A total of 2433 samples were submitted between February 2016 and December 2017; 2171 results were reported. Median turnaround time was 21 days. Results from the 2171 subjects (57% <1 year old) included 583 P variants, 79 LP variants, and 3117 VOUS; 166 P/LP variants and 415 VOUS were novel. The panel's overall diagnostic yield was 12% (n = 265/2171) representing 32 genes. The top five genetic diagnoses for the group, in order: JAG1 + NOTCH2 (Alagille syndrome), ABCB11, SERPINA1, ABCB4, and POLG. CONCLUSIONS: These findings support the utility of comprehensive rapid multigene testing in diagnosing cholestasis and highlight the evolving understanding of genetic variants contributing to the pathogenesis of cholestasis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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