Monogenic features of urolithiasis: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Urolithiasis formation has been attributed to environmental and dietary factors. However, evidence is accumulating that genetic background can contribute to urolithiasis formation. Advancements in the identification of monogenic causes using high-throughput sequencing technologies have shown that urolithiasis has a strong heritable component. Methods: This review describes monogenic factors implicated in a genetic predisposition to urolithiasis. Peer-reviewed journals were evaluated by a PubMed search until July 2023 to summarize disorders associated with monogenic traits, and discuss clinical implications of identification of patients genetically susceptible to urolithiasis formation. Results: Given that more than 80% of urolithiases cases are associated with calcium accumulation, studies have focused mainly on monogenetic contributors to hypercalciuric urolithiases, leading to the identification of receptors, channels, and transporters involved in the regulation of calcium renal tubular reabsorption. Nevertheless, available candidate genes and linkage methods have a low resolution for evaluation of the effects of genetic components versus those of environmental, dietary, and hormonal factors, and genotypes remain undetermined in the majority of urolithiasis formers. Conclusion: The pathophysiology underlying urolithiasis formation is complex and multifactorial, but evidence strongly suggests the existence of numerous monogenic causes of urolithiasis in humans.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».