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Enregistrement W4307776247 · doi:10.1001/jamaneurol.2022.3651

Genetic Testing to Inform Epilepsy Treatment Management From an International Study of Clinical Practice

2022· article· en· W4307776247 sur OpenAlexaff
Dianalee McKnight, Ana Morales, Kathryn E. Hatchell, Sara L. Bristow, Joshua L. Bonkowsky, Μ. Scott Perry, Anne T. Berg, Felippe Borlot, Edward D. Esplin, Chad Moretz, Katie Angione, Loreto Ríos‐Pohl, Robert L. Nussbaum, Swaroop Aradhya, Chad Haldeman‐Englert, Rebecca J. Levy, Venu Parachuri, Guillermo Lay‐Son, David José Dávila‐Ortiz de Montellano, Miguel Ángel Ramírez-García, Edmar Benitez-Alonso, Julie Ziobro, Adela Chiriță-Emandi, Têmis Maria Félix, Dianne Kulasa-Luke, André Mégarbané, Shefali Karkare, Sarah Chagnon, Jennifer B. Humberson, Melissa Assaf, Sebastián Silva, Katherine Zarroli, Oksana Boyarchuk, Gary R. Nelson, Rachel Palmquist, Katherine C. Hammond, Sean Hwang, Susan B. Boutlier, Melinda Nolan, Kaitlin Batley, Devraj Chavda, Carlos Reyes-Silva, О.О. Miroshnikov, Britton Zuccarelli, Louise Amlie‐Wolf, James W. Wheless, Syndi Seinfeld, Manoj Kanhangad, Jeremy L. Freeman, Susana Monroy, Natalia Rodriguez-Vazquez, Monique M. Ryan, Michelle Machie, Patricio Guerra, Muhammad Jawad Hassan, Meghan Candee, Caleb Bupp, Kristen Park, Eric Muller, Pamela J. Lupo, Robert C. Pedersen, Amir Arain, Andrea Murphy, Krista Schatz, Weiyi Mu, Paige M. Kalika, Lautaro Plaza, Marissa Kellogg, Evelyn G. Lora, Robert P. Carson, V.O. Svystilnyk, Viviana Venegas, Rebecca R. Luke, Huiyuan Jiang, T. Stetsenko, Milagros Dueñas, Joseph Trasmonte, Rebecca Burke, Anna Hurst, Douglas M. Smith, Lauren Massingham, Laura Rosa Pisani, Carrie E. Costin, Betsy Ostrander, Francis Filloux, Amitha Ananth, Ismail Mohamed, Alla Nechai, Jasmin M. Dao, Michael Fahey, Ermal Aliu, Stephen Falchek, Craig A. Press, Lauren Treat, Krista Eschbach, Angela M. Starks, Ryan Kammeyer, Joshua J. Bear, Mona P. Jacobson, Veronika Chernuha, Bailey Meibos, Kristen Wong, Matthew Sweney, Audie C. Espinoza, Colin B. Van Orman, Arie Weinstock, Ashutosh Kumar, Claudia Soler‐Alfonso, Danielle Nolan, Muhammad Hassan Raza, Miguel David Rojas Carrion, Geetha Chari, Eric D. Marsh, Yael Shiloh‐Malawsky, Sumit Parikh, Ernesto Gonzalez‐Giraldo, Stephen P. Fulton, Yoshimi Sogawa, Kaitlyn Burns, Myroslava Malets, Johnny David Montiel Blanco, Christa W. Habela, Carey Wilson, Guillermo G. Guzmán, Mariia V. Pavliuk

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGenetic testingEpilepsyMedical diagnosisPediatricsRetrospective cohort studyGenetic counselingHealth careYoung adultInternal medicinePsychiatryPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: It is currently unknown how often and in which ways a genetic diagnosis given to a patient with epilepsy is associated with clinical management and outcomes. Objective: To evaluate how genetic diagnoses in patients with epilepsy are associated with clinical management and outcomes. Design, Setting, and Participants: This was a retrospective cross-sectional study of patients referred for multigene panel testing between March 18, 2016, and August 3, 2020, with outcomes reported between May and November 2020. The study setting included a commercial genetic testing laboratory and multicenter clinical practices. Patients with epilepsy, regardless of sociodemographic features, who received a pathogenic/likely pathogenic (P/LP) variant were included in the study. Case report forms were completed by all health care professionals. Exposures: Genetic test results. Main Outcomes and Measures: Clinical management changes after a genetic diagnosis (ie, 1 P/LP variant in autosomal dominant and X-linked diseases; 2 P/LP variants in autosomal recessive diseases) and subsequent patient outcomes as reported by health care professionals on case report forms. Results: Among 418 patients, median (IQR) age at the time of testing was 4 (1-10) years, with an age range of 0 to 52 years, and 53.8% (n = 225) were female individuals. The mean (SD) time from a genetic test order to case report form completion was 595 (368) days (range, 27-1673 days). A genetic diagnosis was associated with changes in clinical management for 208 patients (49.8%) and usually (81.7% of the time) within 3 months of receiving the result. The most common clinical management changes were the addition of a new medication (78 [21.7%]), the initiation of medication (51 [14.2%]), the referral of a patient to a specialist (48 [13.4%]), vigilance for subclinical or extraneurological disease features (46 [12.8%]), and the cessation of a medication (42 [11.7%]). Among 167 patients with follow-up clinical information available (mean [SD] time, 584 [365] days), 125 (74.9%) reported positive outcomes, 108 (64.7%) reported reduction or elimination of seizures, 37 (22.2%) had decreases in the severity of other clinical signs, and 11 (6.6%) had reduced medication adverse effects. A few patients reported worsening of outcomes, including a decline in their condition (20 [12.0%]), increased seizure frequency (6 [3.6%]), and adverse medication effects (3 [1.8%]). No clinical management changes were reported for 178 patients (42.6%). Conclusions and Relevance: Results of this cross-sectional study suggest that genetic testing of individuals with epilepsy may be materially associated with clinical decision-making and improved patient outcomes.

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)0,025
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations94
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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