Rare inherited coagulation and fibrinolytic defects that challenge diagnostic laboratories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coagulation factors, anticoagulants, and fibrinolytic proteins are important for hemostasis, and mutations affecting these proteins causes some rare inherited bleeding disorders that are particularly challenging to diagnose. AIMS: This review provides current information on rare inherited bleeding disorders that are difficult to diagnose. MATERIAL & METHODS: A review of the literature was conducted for up to date information on rare and difficult to diagnose bleeding disorders. RESULTS: Some rare bleeding disorders cause an inherited deficiency of multiple coagulation factors (F), such as combined FV and FVIII deficiency and familial vitamin K-dependent clotting factor deficiency. Additionally, congenital disorders of glycosylation can affect a variety of procoagulant and anticoagulant proteins and also platelets. Some bleeding disorders reflect mutations with unique impairments in the procoagulant/anticoagulant balance, including those caused by F5 mutations that secondarily increase the plasma levels of tissue factor pathway inhibitor as well as THBD mutations that increase functional thrombomodulin in plasma or cause a consumptive coagulopathy due to thrombomodulin deficiency. Some bleeding disorders accelerate fibrinolysis due to loss-of-function mutations in SERPINE1 and SERPINF2 or in the case of Quebec platelet disorder, a duplication mutation that rewires PLAU and selectively increases expression in megakaryocytes, resulting in a unique platelet-dependent gain-of-function defect in fibrinolysis. DISCUSSION: Current information on rare and difficult to diagnose bleeding disorders indicates they have unique clinical and laboratory features, and pathogenic characteristics to consider for diagnostic evaluation. CONCLUSION: Laboratories and clinicians should consider rare inherited disorders, and difficult to diagnose conditions, in their strategy for diagnosing bleeding disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».