C.1 The molecular diagnostic landscape of children with seizure onset in the first three years of life
Notice bibliographique
Résumé
Background: To clarify the landscape of molecular diagnoses (MDs) in early-onset epilepsy individuals, we determined the prevalent MDs stratified by age at seizure onset (SO) and the time to MD in children with SO <36 months of life. Methods: A panel of up to 302 genes associated with epilepsy was utilized and ordering physicians provided the age of SO. Diagnostic yield analyses were performed for SO ages including <1 mo, 1-2 mo, 3-5 mo, 6-11 mo, 12-23 mo, and 24-35 mo. The time to MD (MD age - SO age) was determined for the top 10 genes in each SO category. Results: 15,074 individuals with SO <36 months of life were tested. Predominant MD findings are as follows: KCNQ2 in neonates with SO at <1mo, KCNQ2 and CDKL5 for SO between 1-2 mo, PRRT2 and SCN1A for SO between 3-11 mo, and SCN1A for SO between 12-36 months. The median time to MD varied by gene. For example, there was no delay in the median time to MD for the GLDC, KCNQ2, and SCN2A genes while the median delay for MECP2, SLC2A1, and other genes was ≥ 12 months. Conclusions: These data highlight the importance of comprehensive early testing in children with early-onset epilepsy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».