Cooccurring Type 1 Diabetes Mellitus and Autoimmune Thyroiditis in a Girl with Craniofrontonasal Syndrome: Are EFNB1 Variants Associated with Autoimmunity?
Notice bibliographique
Résumé
Craniofrontonasal syndrome (CFNS), also known as craniofrontonasal dysplasia, is an X-linked inherited developmental malformation caused by mutations in the ephrin B1 (EFNB1) gene. The main phenotypic features of the syndrome are coronal synostosis, hypertelorism, bifid nasal tip, dry and curly hair, and longitudinal splitting of nails. A 9-year-and-11-month-old girl with CFNS was admitted due to polyuria, polydipsia, fatigue, and abdominal pain. On physical examination, she had the classical phenotypical features of CFNS. Genetic tests revealed a c.429_430insT (p.Gly144TrpfsTer31) heterozygote variant in the EFNB1 coding region. The patient was diagnosed with type 1 diabetes mellitus (T1DM) and autoimmune thyroiditis based on laboratory findings and symptoms. The mother of the patient, who had the same CFNS phenotype and EFNB1 variant, was screened for autoimmune diseases and was also with autoimmune thyroiditis. This is the first report describing the association of CFNS with T1DM and autoimmune thyroiditis in patients with EFNB1 mutation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».