Primary ciliary dyskinesia: Longitudinal study of lung disease by ultrastructure defect and genotype
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: In primary ciliary dyskinesia, factors leading to disease heterogeneity are poorly understood. Objectives: To describe early lung disease progression in primary ciliary dyskinesia and identify associations between ultrastructural defects and genotypes with clinical phenotype. Methods: This was a prospective, longitudinal (5 yr), multicenter, observational study. Inclusion criteria were less than 19 years at enrollment and greater than or equal to two annual study visits. Linear mixed effects models including random slope and random intercept were used to evaluate longitudinal associations between the ciliary defect group (or genotype group) and clinical features (percent predicted FEV 1 and weight and height z-scores). Measurements and Main Results: A total of 137 participants completed 732 visits. The group with absent inner dynein arm, central apparatus defects, and microtubular disorganization (IDA/CA/MTD) (n = 41) were significantly younger at diagnosis and in mixed effects models had significantly lower percent predicted FEV 1 and weight and height z-scores than the isolated outer dynein arm defect (n = 55) group. Participants with CCDC39 or CCDC40 mutations (n = 34) had lower percent predicted FEV 1 and weight and height z-scores than those with DNAH5 mutations (n = 36). For the entire cohort, percent predicted FEV 1 decline was heterogeneous with a mean (SE) decline of 0.57 (0.25) percent predicted/yr. Rate of decline was different from zero only in the IDA/MTD/CA group (mean [SE], 21.11 [0.48] percent predicted/yr; P = 0.02). Conclusions: Participants with IDA/MTD/CA defects, which included individuals with CCDC39 or CCDC40 mutations, had worse lung function and growth indices compared with those with outer dynein arm defects and DNAH5 mutations, respectively. The only group with a significant lung function decline over time were participants with IDA/MTD/CA defects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».