Influence of Parent-of-Origin on Intellectual Outcomes in the Chromosome 22q11.2 Deletion Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Learning and intellectual disabilities are hallmark features of 22q11.2 deletion syndrome. Data are limited, however, regarding influences on full-scale IQ (FSIQ). Here, we investigated possible 22q11.2 deletion parent-of-origin effects. In 535 individuals, we compared FSIQ (≥50), 481 with de novo and 54 with inherited 22q11.2 deletions. In the subsets with data available, we examined parent-of-origin effects on FSIQ. We used linear regression models to account for covariates. Median FSIQ was significantly higher in de novo vs. inherited deletions (77; range 50−116 vs. 67; range 50−96, p < 0.0001). Results remained significant using a regression model accounting for age at IQ testing, sex and cohort site. No significant parent-of-origin differences in FSIQ were observed for de novo deletions (n = 81, 63.0% maternal; p = 0.6882). However, median FSIQ was significantly lower in maternally than in paternally inherited familial deletions (65, range 50−86 vs. 71.5, range 58−96, respectively, p = 0.0350), with the regression model indicating an ~8 point decrement in FSIQ for this variable (p = 0.0061). FSIQ is higher on average in de novo than in inherited 22q11.2 deletions, regardless of parental origin. However, parent-of-origin appears relevant in inherited deletions. The results have potential clinical implications with further research needed to delineate possible actionable mechanisms.
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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 | 0,000 |
| 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 ».