Genetic determinants of pancreatitis: relevance in severe hypertriglyceridemia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Not all patients with severe hypertriglyceridemia develop acute pancreatitis. We surveyed recent literature on inter-individual genetic variation in susceptibility to pancreatitis. RECENT FINDINGS: Genetic determinants of pancreatitis include: rare Mendelian disorders caused by highly penetrant pathogenic variants in genes involved in trypsinogen activation; uncommon susceptibility variants in genes involved in trypsinogen activation, protein misfolding as well as calcium metabolism and cystic fibrosis, that have variable penetrance and show a range of odds ratios for pancreatitis; and common polymorphisms in many of the same genes that have only a small effect on risk. The role of these genetic variants in modulating pancreatitis risk in hypertriglyceridemia is unclear. However, among genetic determinants of plasma triglycerides, those predisposing to more severe hypertriglyceridemia associated with chylomicronemia appear to have higher pancreatitis risk. SUMMARY: Currently, among patients with severe hypertriglyceridemia, the most consistent predictor of pancreatitis risk is the triglyceride level. Furthermore, pancreatitis risk appears to be modulated by a higher genetic burden of factors associated with greater magnitude of triglyceride elevation. The role of common and rare genetic determinants of pancreatitis itself in this metabolic context is unclear.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».