Evaluation and Management of Deficiency of Adenosine Deaminase 2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Deficiency of adenosine deaminase 2 (DADA2) is a recessively inherited disease characterized by systemic vasculitis, early-onset stroke, bone marrow failure, and/or immunodeficiency affecting both children and adults. DADA2 is among the more common monogenic autoinflammatory diseases, with an estimate of more than 35 000 cases worldwide, but currently, there are no guidelines for diagnostic evaluation or management. Objective: To review the available evidence and develop multidisciplinary consensus statements for the evaluation and management of DADA2. Evidence Review: The DADA2 Consensus Committee developed research questions based on data collected from the International Meetings on DADA2 organized by the DADA2 Foundation in 2016, 2018, and 2020. A comprehensive literature review was performed for articles published prior to 2022. Thirty-two consensus statements were generated using a modified Delphi process, and evidence was graded using the Oxford Center for Evidence-Based Medicine Levels of Evidence. Findings: The DADA2 Consensus Committee, comprising 3 patient representatives and 35 international experts from 18 countries, developed consensus statements for (1) diagnostic testing, (2) screening, (3) clinical and laboratory evaluation, and (4) management of DADA2 based on disease phenotype. Additional consensus statements related to the evaluation and treatment of individuals with DADA2 who are presymptomatic and carriers were generated. Areas with insufficient evidence were identified, and questions for future research were outlined. Conclusions and Relevance: DADA2 is a potentially fatal disease that requires early diagnosis and treatment. By summarizing key evidence and expert opinions, these consensus statements provide a framework to facilitate diagnostic evaluation and management of DADA2.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle