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Enregistrement W4304207000 · doi:10.21203/rs.3.rs-2015898/v1

Mitochondrial Diseases in Hong Kong: Prevalence, Clinical characteristics and Genetic landscape

2022· preprint· en· W4304207000 sur OpenAlexaff
Tsz-sum Wong, Kiran Moti Belaramani, Chun-kong Chan, Wing-ki Chan, Wai-lun Larry Chan, Shek‐kwan Richard Chang, Sing-ngai Cheung, Ka-yin Cheung, Yuk-fai Cheung, Shuk-ching Josephine Chong, Chi-kwan Jasmine Chow, Hon-Yin Brian Chung, Sin-ying Florence Fan, Wai-ming Joshua Fok, Ka-wing Fong, Tsui-hang Sharon Fung, Kwok-fai Hui, Ting-hin Hui, Joannie Hui, Chun-Hung Ko, Min-chung Kwan, Mei-Kwun Anne Kwok, Sung-shing Jeffrey Kwok, Moon-sing Lai, Yau-on Lam, Ching‐Wan Lam, Ming-chung Lau, Chun-yiu Eric Law, Wing‐Cheong Lee, Han‐Chih Hencher Lee, Chin-nam Lee, Kin-hang Leung, Kit-yan Leung, Siu-hung Li, Tsz-ki Ling, Kam-tim Timothy Liu, Ivan F. M. Lo, Hiu-tung Lui, Ching-on Luk, Ho-ming Luk, Che-Kwan Ma, Karen Ma, Kam-hung Ma, Yuen-ni Mew, Alex Mo, Sui-fun Ng, Wing-kit Grace Poon, Richard J. Rodenburg, Bun Sheng, Jan Smeıtınk, Cheuk-ling Charing Szeto, Shuk‐Mui Tai, Choi-ting Alan Tse, Li-yan Lilian Tsung, Ho-ming June Wong, Wing-yin Winnie Wong, Kwok-kui Wong, Suet-na Sheila Wong, Chun-nei Virginia Wong, Wai-shan Sammy Wong, Chi-kin Felix Wong, Shun-Ping Wu, Hiu-fung Jerome Wu, Man-Mut Yau, Kin-Cheong Eric Yau, Wai-lan Yeung, Jonas Hon-ming Yeung, Kin-keung Edwin Yip, Pui-hong Terence Young, Yuan Gao, Yuet‐Ping Yuen, Chi-lap Yuen, Cheuk Wing Fung

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyMitochondrial DNAMedicineEnvironmental healthBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To determine the prevalence of mitochondrial diseases (MD) in Hong Kong (HK) and to evaluate the clinical characteristics and genetic landscape of MD patients in the region. Methods: This study retrospectively reviewed the phenotypic and molecular characteristics of MD patients from participating public hospitals in HK between January 1985 to October 2020. Molecularly and/or enzymatically confirmed MD cases of any age were recruited via the Clinical Analysis and Reporting System (CDARS) using relevant keywords and/or International Classification of Disease (ICD) codes under the HK Hospital Authority or through the personal recollection of treating clinicians among the investigators. Results: A total of 119 MD patients were recruited and analyzed in the study. The point prevalence of MD in HK was 1.02 in 100,000 people (95% confidence interval 0.81 – 1.28 in 100,000). 110 patients had molecularly proven MD and the other nine were diagnosed by OXPHOS enzymology analysis or mitochondrial DNA depletion analysis with unknown molecular basis. Pathogenic variants in the mitochondrial genome (72 patients) were more prevalent than those in the nuclear genome (38 patients) in our cohort. The most commonly involved organ system at disease onset was the neurological system, in which developmental delay, seizures or epilepsy, and stroke-like episodes were the most frequently reported presentations. The mortality rate in our cohort was 37%. Conclusion: This study is a territory-wide overview of the clinical and genetic characteristics of MD patients in a Chinese population, providing the first available prevalence rate of MD in Hong Kong. The findings of this study aim to facilitate future in-depth evaluation of MD and lay the foundation to establish a local MD registry.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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