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Enregistrement W4296106633 · doi:10.3389/fgene.2022.934815

Editorial: Developmental delay and intellectual disability

2022· editorial· en· W4296106633 sur OpenAlexaff
Santasree Banerjee, Anjana Munshi, Chen Li, Muhammad Ayub

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityGeneticsMedicineBiologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual Disability (ID) is characterised by impaired intellectual and adaptive function that starts during the developmental period (Global Research on Developmental Disabilities Collaborators, 2022).It is a lifelong condition and is among the most common neurodevelopmental disorders (Global Research on Developmental Disabilities Collaborators, 2018).Developmental Delay (DD) is a broad term that applies when one or more areas of a child's development are delayed (Global Research on Developmental Disabilities Collaborators, 2018).A disease-causing variant is identified in about half of individuals with DD and ID.Both copy number variants (CNVs) and single nucleotide variants (SNVs) are implicated as major causes of DD and ID (de Ligt et al., 2012;Olusanya and Nair, 2019); more than 130 rare CNVs and SNVs in more than 600 genes have been reported to be associated with this disease spectrum (de Ligt et al., 2012).Previous reports have shown that DD and ID can follow autosomal dominant, autosomal recessive, or X-linked modes of inheritance, as well as making a substantial contribution from de novo variants to the molecular aetiology (de Ligt et al., 2012;Black and Lawn, 2018).Further research into the identification of candidate causal genes will create opportunities to study the molecular mechanisms underlying the disease phenotype and will enable clinicians to make timely and accurate clinical diagnoses (American Psychiatric Association, 2013;Heslop et al., 2014;Black and Lawn, 2018).This will make it possible to group cohorts of cases with similar genetic aetiology and refine their phenotypes including the prognosis and course of the disease.Genetic diagnosis will allow mutational screening in families and make prevention possible through genetic counselling, prenatal, or pre-implantation diagnosis (Tatja et al., 2021).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0140,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,025

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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