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Enregistrement W4385778897 · doi:10.1111/anec.13080

Genetic variant annotation scores in congenital long <scp>QT</scp> syndrome

2023· article· en· W4385778897 sur OpenAlexaff
Arwa Younis, Christopher Bodurian, Dan E. Arking, Nicola Luigi Bragazzi, Chadi Tabaja, Wojciech Zaręba, Scott McNitt, Mehmet K. Aktaş, Bronislava Polonsky, Coeli M. Lopes, Nona Sotoodehnia, Peter J. Kudenchuk, Ilan Goldenberg

Notice bibliographique

RevueAnnals of Noninvasive Electrocardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLong QT syndromeQT intervalInternal medicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Congenital Long QT Syndrome (LQTS) is a hereditary arrhythmic disorder. We aimed to assess the performance of current genetic variant annotation scores among LQTS patients and their predictive impact. METHODS: We evaluated 2025 patients with unique mutations for LQT1-LQT3. A patient-specific score was calculated for each of four established genetic variant annotation algorithms: CADD, SIFT, REVEL, and PolyPhen-2. The scores were tested for the identification of LQTS and their predictive performance for cardiac events (CE) and life-threatening events (LTE) and then compared with the predictive performance of LQTS categorization based on mutation location/function. Score performance was tested using Harrell's C-index. RESULTS: A total of 917 subjects were classified as LQT1, 838 as LQT2, and 270 as LQT3. The identification of a pathogenic variant occurred in 99% with CADD, 92% with SIFT, 100% with REVEL, and 86% with PolyPhen-2. However, none of the genetic scores correlated with the risk of CE (Harrell's C-index: CADD = 0.50, SIFT = 0.51, REVEL = 0.50, and PolyPhen-2 = 0.52) or LTE (Harrell's C-index: CADD = 0.50, SIFT = 0.53, REVEL = 0.54, and PolyPhen-2 = 0.52). In contrast, high-risk mutation categorization based on location/function was a powerful independent predictor of CE (HR = 1.88; p < .001) and LTE (HR = 1.89, p < .001). CONCLUSION: In congenital LQTS patients, well-established algorithms (CADD, SIFT, REVEL, and PolyPhen-2) were able to identify the majority of the causal variants as pathogenic. However, the scores did not predict clinical outcomes. These results indicate that mutation location/functional assays are essential for accurate interpretation of the risk associated with LQTS mutations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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