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Enregistrement W3157833042 · doi:10.1111/eci.13593

Clinical prediction of genotypes in hypertrophic cardiomyopathy: A systematic review

2021· review· en· W3157833042 sur OpenAlexaffabout
Amir Aziz, Szymon Musiol, William E. Moody, Luke Pickup, Robert Cooper, Gregory Y.H. Lip

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Investigation · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésHypertrophic cardiomyopathyGenotypeInternal medicineMedicineCardiologyComputational biologyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is the most common inherited cardiac condition and the most common cause of sudden cardiac death (SCD) in patients below the age of 35. Genetic testing is a vital part of HCM diagnostics, yet correlation with clinical phenotypes remains complex. Identifying clinical predictors of informative genetic testing may prevent unnecessary investigations and improve cost-effectiveness of services. This article reviews the current literature pertinent to identifying such predictors. METHODS: Five literature databases were screened using a suitably designed search strategy. Studies investigating the correlation between having a positive genetic test for HCM and a range of clinical and radiological parameters were included in the systematic review. RESULTS: Twenty-nine observational studies of a total of 9,486 patients were included. The main predictors of informative genetic testing were younger age, higher septal thickness, reverse septal curvature, family history of HCM and SCD and the absence of hypertension. Two externally validated scoring systems have also been developed: the Mayo and Toronto scores. Novel imaging markers and complex algorithmic models are emerging predictors. CONCLUSION: Using clinical predictors to decide whom to test is a feasible alternative to investigating all comers. Nonetheless, currently there is not enough evidence to unequivocally recommend for or against this strategy. Further validation of current predictors and identification of new ones remain open research avenues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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