Assessment of intellectual impairment, health‐related quality of life, and behavioral phenotype in patients with neurotransmitter related disorders: Data from the <scp>iNTD</scp> registry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inherited disorders of neurotransmitter metabolism are a group of rare diseases, which are caused by impaired synthesis, transport, or degradation of neurotransmitters or cofactors and result in various degrees of delayed or impaired psychomotor development. To assess the effect of neurotransmitter deficiencies on intelligence, quality of life, and behavior, the data of 148 patients in the registry of the International Working Group on Neurotransmitter Related Disorders (iNTD) was evaluated using results from standardized age‐adjusted tests and questionnaires. Patients with a primary disorder of monoamine metabolism had lower IQ scores (mean IQ 58, range 40‐100) within the range of cognitive impairment (<70) compared to patients with a BH 4 deficiency (mean IQ 84, range 40‐129). Short attention span and distractibility were most frequently mentioned by parents, while patients reported most frequently anxiety and distractibility when asked for behavioral traits. In individuals with succinic semialdehyde dehydrogenase deficiency, self‐stimulatory behaviors were commonly reported by parents, whereas in patients with dopamine transporter deficiency, DNAJC12 deficiency, and monoamine oxidase A deficiency, self‐injurious or mutilating behaviors have commonly been observed. Phobic fears were increased in patients with 6‐pyruvoyltetrahydropterin synthase deficiency, while individuals with sepiapterin reductase deficiency frequently experienced communication and sleep difficulties. Patients with BH 4 deficiencies achieved significantly higher quality of life as compared to other groups. This analysis of the iNTD registry data highlights: (a) difference in IQ and subdomains of quality of life between BH 4 deficiencies and primary neurotransmitter‐related disorders and (b) previously underreported behavioral traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».