Linkage of whole genome sequencing and administrative health data in autism: A proof of concept study
Notice bibliographique
Résumé
Whether genetic testing in autism can help understand longitudinal health outcomes and health service needs is unclear. The objective of this study was to determine whether carrying an autism-associated rare genetic variant is associated with differences in health system utilization by autistic children and youth. This retrospective cohort study examined 415 autistic children/youth who underwent genome sequencing and data collection through a translational neuroscience program (Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders Network). Participant data were linked to provincial health administrative databases to identify historical health service utilization, health care costs, and complex chronic medical conditions during a 3-year period. Health administrative data were compared between participants with and without a rare genetic variant in at least 1 of 74 genes associated with autism. Participants with a rare variant impacting an autism-associated gene (n = 83, 20%) were less likely to have received psychiatric care (at least one psychiatrist visit: 19.3% vs. 34.3%, p = 0.01; outpatient mental health visit: 66% vs. 77%, p = 0.04). Health care costs were similar between groups (median: $5589 vs. $4938, p = 0.4) and genetic status was not associated with odds of being a high-cost participant (top 20%) in this cohort. There were no differences in the proportion with complex chronic medical conditions between those with and without an autism-associated genetic variant. Our study highlights the feasibility and potential value of genomic and health system data linkage to understand health service needs, disparities, and health trajectories in individuals with neurodevelopmental conditions.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».