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Enregistrement W4220957962 · doi:10.1002/mgg3.1920

Expanding the clinical spectrum of autosomal‐recessive renal tubular dysgenesis: Two siblings with neonatal survival and review of the literature

2022· review· en· W4220957962 sur OpenAlexaff
Krista M. Vincent, Afrah Alrajhi, Joanna Lazier, Brigitte Bonin, Sarah Lawrence, Gabrielle Weiler, Christine M. Armour

Notice bibliographique

RevueMolecular Genetics & Genomic Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenin-Angiotensin System Studies
Établissements canadiensNewborn Screening OntarioOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOligohydramniosPediatricsPulmonary hypoplasiaAnuriaInternal medicinePregnancyFetusGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autosomal-recessive renal tubular dysgenesis (AR-RTD) is a rare genetic disorder caused by defects in the renin-angiotensin system that manifests as fetal anuria leading to oligohydramnios and Potter sequence. Although the most common outcome is neonatal death from renal failure, pulmonary hypoplasia, and/or refractory arterial hypotension; several cases have been reported that describe survival past the neonatal period. METHODS: Herein, we report the first family with biallelic ACE variants and more than one affected child surviving past the neonatal period, as well as provide a review of the previously reported 18 cases with better outcomes. RESULTS: While both siblings with identical compound heterozygous ACE variants have received different treatments, neither required renal replacement therapy. We show that both vasopressin and fludrocortisone in the neonatal period may provide survival advantages, though outcomes may also be dependent on the type of gene variant, as well as other factors. CONCLUSION: While AR-RTD is most often a lethal disease in the neonatal period, it is not universally so. A better understanding of the factors affecting survival will help to guide prognostication and medical decision-making.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeAutre devis
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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