The diagnosis of severe combined immunodeficiency: Implementation of the PIDTC 2022 Definitions
Notice bibliographique
Résumé
Background Shearer et al in 2014 articulated well-defined criteria for the diagnosis and classification of severe combined immunodeficiency (SCID) as part of the Primary Immune Deficiency Treatment Consortium's (PIDTC's) prospective and retrospective studies of SCID. Objective Because of the advent of newborn screening for SCID and expanded availability of genetic sequencing, revision of the PIDTC 2014 Criteria was needed. Methods We developed and tested updated PIDTC 2022 SCID Definitions by analyzing 379 patients proposed for prospective enrollment into Protocol 6901, focusing on the ability to distinguish patients with various SCID subtypes. Results According to PIDTC 2022 Definitions, 18 of 353 patients eligible per 2014 Criteria were considered not to have SCID, whereas 11 of 26 patients ineligible per 2014 Criteria were determined to have SCID. Of note, very low numbers of autologous T cells (<0.05 × 10 9 /L) characterized typical SCID under the 2022 Definitions. Pathogenic variant(s) in SCID-associated genes was identified in 93% of patients, with 7 genes ( IL2RG , RAG1 , ADA , IL7R , DCLRE1C , JAK3 , and RAG2 ) accounting for 89% of typical SCID. Three genotypes ( RAG1 , ADA , and RMRP ) accounted for 57% of cases of leaky/atypical SCID; there were 13 other rare genotypes. Patients with leaky/atypical SCID were more likely to be diagnosed at more than age 1 year than those with typical SCID lacking maternal T cells: 20% versus 1% ( P < .001). Although repeat testing proved important, an initial CD3 T-cell count of less than 0.05 × 10 9 /L differentiated cases of typical SCID lacking maternal cells from leaky/atypical SCID: 97% versus 7% ( P < .001). Conclusions The PIDTC 2022 Definitions describe SCID and its subtypes more precisely than before, facilitating analyses of SCID characteristics and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».