Clinical Phenotypes and Outcomes in Monogenic Versus Non-monogenic Very Early Onset Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Over 80 monogenic causes of very early onset inflammatory bowel disease [VEOIBD] have been identified. Prior reports of the natural history of VEOIBD have not considered monogenic disease status. The objective of this study is to describe clinical phenotypes and outcomes in a large single-centre cohort of patients with VEOIBD and universal access to whole exome sequencing [WES]. METHODS: Patients receiving IBD care at a single centre were prospectively enrolled in a longitudinal data repository starting in 2012. WES was offered with enrollment. Enrolled patients were filtered by age of diagnosis <6 years to comprise a VEOIBD cohort. Monogenic disease was identified by filtering proband variants for rare, loss-of-function, or missense variants in known VEOIBD genes inherited according to standard Mendelian inheritance patterns. RESULTS: This analysis included 216 VEOIBD patients, followed for a median of 5.8 years. Seventeen patients [7.9%] had monogenic disease. Patients with monogenic IBD were younger at diagnosis and were more likely to have Crohn's disease phenotype with higher rates of stricturing and penetrating disease and extraintestinal manifestations. Patients with monogenic disease were also more likely to experience outcomes of intensive care unit [ICU] hospitalisation, gastrostomy tube, total parenteral nutrition use, stunting at 3-year follow-up, haematopoietic stem cell transplant, and death. A total of 41 patients [19.0%] had infantile-onset disease. After controlling for monogenic disease, patients with infantile-onset IBD did not have increased risk for most severity outcomes. CONCLUSIONS: Monogenic disease is an important driver of disease severity in VEOIBD. WES is a valuable tool in prognostication and management of VEOIBD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».