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Enregistrement W3182719817 · doi:10.1002/jimd.12416

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

2021· article· en· W3182719817 sur OpenAlexafffund
Mareike Keller, Heiko Brennenstuhl, Oya Kuseyri Hübschmann, Filippo Manti, Natalia Alexandra Julia Palacios, Jennifer Friedman, Yılmaz Yıldız, Jeanette Koht, Suet‐Na Wong, Dimitrios Zafeiriou, Eduardo López‐Laso, Roser Pons, Jan Kulhánek, Kathrin Jeltsch, Jesús Serrano-Lomelin, Sven F. Garbade, Thomas Opladen, Helly Goez, Alberto Burlina, Elisenda Cortès‐Saladelafont, Joaquín Alejandro Fernández Ramos, Ángeles García‐Cazorla, Georg F. Hoffmann, Tomáš Honzík, Ivana Kavečan, Manju A. Kurian, Vincenzo Leuzzi, Thomas Lücke, Francesca Manzoni, Mario Mastrangelo, Saadet Mercimek‐Andrews, Pablo Mir, Mari Oppebøen, Toni S. Pearson, Serap Sivri, Dora Steel, Galina Stevanović, Cheuk‐Wing Fung

Notice bibliographique

RevueJournal of Inherited Metabolic Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensStollery Children's HospitalHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoGlenrose Rehabilitation HospitalWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDietmar Hopp StiftungUniversität HeidelbergNational Institute for Health and Care ResearchChildren's Health Research InstituteWomen and Children's Health Research InstitutePTC TherapeuticsRosetrees Trust
Mots-clésQuality of life (healthcare)NeurotransmitterDopaminePsychologyMedicinePsychiatryClinical psychologyInternal medicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 BH4 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 BH4 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 BH4 deficiencies and primary neurotransmitter‐related disorders and (b) previously underreported behavioral traits.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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