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Enregistrement W4301373435 · doi:10.1101/2022.10.01.22280594

Genetic, demographic and clinical variables act synergistically to impact neurodevelopmental outcomes in children with single ventricle heart disease

2022· preprint· en· W4301373435 sur OpenAlexaff
Thomas A. Miller, Edgar J. Hernández, J. William Gaynor, Mark W. Russell, Jane W. Newburger, Wendy K. Chung, Elizabeth Goldmuntz, James Cnota, Sinai C. Zyblewski, William T. Mahle, Victor Zak, Chitra Ravishankar, Jonathan R. Kaltman, Brian W. McCrindle, Shanelle Clarke, Jodie K. Votava‐Smith, Eric M. Graham, Mike Seed, Nancy A. Rudd, Daniel Bernstein, Teresa M. Lee, Mark Yandell, Martin Tristani‐Firouzi

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésHeart diseaseEtiologyCohortMedicineDiseaseInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recent large-scale sequencing efforts have shed light on the genetic contribution to the etiology of congenital heart defects (CHD); however, the relative impact of genetics on clinical outcomes remains less understood. Outcomes analyses using genetic data are complicated by the intrinsic severity of the CHD lesion and by interactions with conditionally dependent clinical variables. Here we apply Bayesian Networks, an explainable Artificial Intelligence solution, to describe the intertwined relationships between clinical variables, demography, and genetics in a cohort of children with single ventricle CHD. As isolated variables, a damaging genetic variant in a gene related to abnormal heart morphology and prolonged ventilator support following stage I palliative surgery increased the probability of having a low Mental Developmental Index (MDI) score at 14 months of age by 1.9- and 5.8-fold, respectively. However, in combination, these variables acted synergistically to further increase the probability of a low MDI score by 10-fold. Likewise, genetic information was predictive of a favorable neurodevelopmental outcome. For example, the absence of a damaging variant in a known syndromic CHD gene and a shorter post-operative ventilator support increased the probability of a normal MDI score 1.7- and 2.4-fold, respectively, but in combination increased the probability of a good outcome by 59-fold. Our analyses suggest a modest genetic contribution to neurodevelopmental and growth outcomes as isolated variables, similar to known clinical predictors. By contrast, genetic, demographic, and clinical variables interact synergistically to markedly impact clinical outcomes. These findings underscore the importance of capturing and quantifying the impact of damaging genomic variants in the context of multiple, conditionally dependent variables, such as pre- and post-operative factors, and demography.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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