Influence of early identification and therapy on long‐term outcomes in early‐onset <scp>MTHFR</scp> deficiency
Notice bibliographique
Résumé
MTHFR deficiency is a severe inborn error of metabolism leading to impairment of the remethylation of homocysteine to methionine. Neonatal and early-onset patients mostly exhibit a life-threatening acute neurologic deterioration. Furthermore, data on early-onset patients' long-term outcomes are scarce. The aims of this study were (1) to study and describe the clinical and laboratory parameters of early-onset MTHFR-deficient patients (i.e., ≤3 months of age) and (2) to identify predictive factors for severe neurodevelopmental outcomes in a cohort with early and late onset MTHFR-deficient patients. To this end, we conducted a retrospective, multicentric, international cohort study on 72 patients with MTHFR deficiency from 32 international metabolic centres. Characteristics of the 32 patients with early-onset MTHFR deficiency were described at time of diagnosis and at the last follow-up visit. Logistic regression analysis was used to identify predictive factors of severe neurodevelopmental outcome in a broader set of patients with early and non-early-onset MTHFR deficiency. The majority of early-onset MTHFR-deficient patients (n = 32) exhibited neurologic symptoms (76%) and feeding difficulties (70%) at time of diagnosis. At the last follow-up visit (median follow-up time of 8.1 years), 76% of treated early-onset patients (n = 29) exhibited a severe neurodevelopmental outcome. Among the whole study population of 64 patients, pre-symptomatic diagnosis was independently associated with a significantly better neurodevelopmental outcome (adjusted OR 0.004, [0.002-0.232]; p = 0.003). This study provides evidence for benefits of pre-symptomatic diagnosis and appropriate therapeutic management, highlighting the need for systematic newborn screening for MTHFR deficiency and pre-symptomatic treatment that may improve outcome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».