Clinical prediction of genotypes in hypertrophic cardiomyopathy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».