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Enregistrement W4200377343 · doi:10.1002/mus.27463

The impact of genotype on outcomes in individuals with Duchenne muscular dystrophy: A systematic review

2021· review· en· W4200377343 sur OpenAlexaff
Shelagh M. Szabo, Katherine Gooch, A. Mickle, Renna M. Salhany, Anne M. Connolly

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensBroadcom (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyMedicineExon skippingAmbulatoryWeaknessGenotypeConfidence intervalEjection fractionMuscular dystrophyInternal medicinePediatricsExonBioinformaticsHeart failureGeneticsSurgeryBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Duchenne muscular dystrophy (DMD) is associated with progressive muscle weakness, loss of ambulation (LOA), and early mortality. In this review we have synthesized published data on the clinical course of DMD by genotype. Using a systematic search implemented in Medline and Embase, 53 articles were identified that describe the clinical course of DMD, with pathogenic variants categorizable by exon skip or stop-codon readthrough amenability and outcomes presented by age. Outcomes described included those related to ambulatory, cardiac, pulmonary, or cognitive function. Estimates of the mean (95% confidence interval) age at LOA ranged from 9.1 (8.7-9.6) years among 90 patients amenable to skipping exon 53 to 11.5 (9.5-13.5) years among three patients amenable to skipping exon 8. Although function worsened with age, the impact of genotype was less clear for other outcomes (eg, forced vital capacity and left ventricular ejection fraction). Understanding the distribution of pathogenic variants is important for studies in DMD, as this research suggests major differences in the natural history of disease. In addition, specific details of the use of key medications, including corticosteroids, antisense oligonucleotides, and cardiac medications, should be reported.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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