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Enregistrement W4309411144 · doi:10.1002/ajmg.a.63053

Diagnostic yield of clinical exome sequencing in adulthood in medical genetics clinics

2022· review· en· W4309411144 sur OpenAlexafffundabout
Apurba Mainali, Taryn Athey, Shalini Bahl, Clara Hung, Oana Caluseriu, Alicia Chan, Alison Eaton, Shailly Jain Ghai, Pekka Kannus, Melissa J MacPherson, Karen Y. Niederhoffer, Komudi Siriwardena, Saadet Mercimek‐Andrews

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesHealth Foundation LimburgAlberta Health Services
Mots-clésMedical geneticsExome sequencingMedicineGenetic testingMedical diagnosisGenetic diagnosisRetrospective cohort studyMolecular geneticsGenetic counselingPediatricsInternal medicineGeneticsPathologyBiologyMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical exome sequencing (ES) is the most comprehensive genomic test to identify underlying genetic diseases in Canada. We performed this retrospective cohort study to investigate the diagnostic yield of clinical ES in adulthood. Inclusion criteria were: (1) Adult patients ≥18 years old; (2) Patients underwent clinical ES between January 1 and December 31, 2021; (3) Patients were seen in the Department of Medical Genetics. We reviewed patient charts. We applied American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology variant classification guidelines for interpretation of variants. Non-parametric Fisher's exact statistical test was used. Seventy-seven patients underwent clinical ES. Fourteen different genetic diseases were confirmed in 15 patients: FBXO11, MYH7, MED13L, NSD2, ANKRD11 (n = 2), SHANK3, RHOBTB2, CDKL5, TRIO, TCF4, SCN1, SMAD3, POGZ, and EIF2B3 diseases. The diagnostic yield of clinical ES was 19.5%. Patients with a genetic diagnosis had a significantly higher frequency of neurodevelopmental disorders than those with no genetic diagnosis (p = 0.00339). The diagnostic yield of clinical ES was the highest in patients with seizures (35.7%), and with progressive neurodegenerative diseases (33.3%). Clinical ES is a helpful genomic test to provide genetic diagnoses to the patients who are referred to medical genetic clinics due to suspected genetic diseases in adulthood to end their diagnostic odyssey. Targeted next generation sequencing panels for specific phenotypes may decrease the cost of genomic test in adulthood.

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)0,011
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,338 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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