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Enregistrement W4323812027 · doi:10.1080/21678421.2023.2173015

Clinical testing panels for ALS: global distribution, consistency, and challenges

2023· review· en· W4323812027 sur OpenAlexaff
Allison A. Dilliott, Ahmad Al Nasser, Marwa Elnagheeb, Jennifer A. Fifita, Lyndal Henden, Ingrid M. Keseler, Steven Lenz, Heather Marriott, Emily P. McCann, Maysen Mesaros, Sarah Opie-Martin, Emma Owens, Brooke Palus, Justyne Ross, Zhanjun Wang, Hannah L. White, Ammar Al‐Chalabi, Peter M. Andersen, Michael Benatar, Ian P. Blair, Johnathan Cooper‐Knock, Elizabeth A. Harrington, Jeannine M. Heckmann, John E. Landers, Cristiane Araújo Martins Moreno, Melissa Nel, Evadnie Rampersaud, Jennifer Roggenbuck, Guy A. Rouleau, Bryan J. Traynor, Marka van Blitterswijk, Wouter van Rheenen, Jan H. Veldink, Jochen H. Weishaupt, Luke Drury, Matthew B. Harms, Sali M.K. Farhan

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalWestern UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthPrinses Beatrix SpierfondsNational Human Genome Research InstituteALS AssociationNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Institute for Health and Care ResearchMotor Neurone Disease AssociationMuscular Dystrophy AssociationJohns Hopkins UniversityMicrosoft ResearchMotor Neurone Disease AustraliaGlaxoSmithKline
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: In 2021, the Clinical Genome Resource (ClinGen) amyotrophic lateral sclerosis (ALS) spectrum disorders Gene Curation Expert Panel (GCEP) was established to evaluate the strength of evidence for genes previously reported to be associated with ALS. Through this endeavor, we will provide standardized guidance to laboratories on which genes should be included in clinical genetic testing panels for ALS. In this manuscript, we aimed to assess the heterogeneity in the current global landscape of clinical genetic testing for ALS. Methods: We reviewed the National Institutes of Health (NIH) Genetic Testing Registry (GTR) and members of the ALS GCEP to source frequently used testing panels and compare the genes included on the tests. Results: 14 clinical panels specific to ALS from 14 laboratories covered 4 to 54 genes. All panels report on ANG, SOD1, TARDBP, and VAPB; 50% included or offered the option of including C9orf72 hexanucleotide repeat expansion (HRE) analysis. Of the 91 genes included in at least one of the panels, 40 (44.0%) were included on only a single panel. We could not find a direct link to ALS in the literature for 14 (15.4%) included genes. Conclusions: The variability across the surveyed clinical genetic panels is concerning due to the possibility of reduced diagnostic yields in clinical practice and risk of a missed diagnoses for patients. Our results highlight the necessity for consensus regarding the appropriateness of gene inclusions in clinical genetic ALS tests to improve its application for patients living with ALS and their families.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,455
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,033 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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