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Enregistrement W4292983700 · doi:10.1111/cge.14210

Psychiatric genetic counseling for people with copy number variants associated with psychiatric conditions

2022· review· en· W4292983700 sur OpenAlexaff
Emily Morris, Angela Inglis, Jehannine Austin

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryCopy-number variationSchizophrenia (object-oriented programming)Psychiatric medicationExome sequencingGenetic counselingMedicinePsychiatric geneticsPsychologyGeneticsMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

22q11.2 deletion is one of the most well-known copy number variants (CNVs) associated with developing a psychiatric condition (e.g., schizophrenia), but there is a growing list of other CNVs which also confer substantial risk for developing psychiatric conditions. With increased use of chromosome microarray and exome sequencing, the frequency with which these CNVs are detected is increasing. While individuals with such CNVs often receive genetic counseling, research shows that associated psychiatric conditions are less often addressed-clinicians tend to focus on the nonpsychiatric manifestations of the CNV. This represents an important service gap for people with these CNVs and their families, as research shows that not only do these families want genetic counseling about psychiatric illness, it can also produce meaningful positive outcomes for people, including increases in empowerment, and self-efficacy. Therefore, there is a need to ensure that individuals with psychiatric condition-associated CNVs are being counseled about these manifestations of their condition in a way that can promote the best outcomes. In this paper we describe the process of providing genetic counseling in two clinical scenarios in which a psychiatric susceptibility CNV is identified: (1) in an individual who has not been diagnosed with a psychiatric condition and (2) in an individual with an established psychiatric condition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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