Genetic and clinical variables act synergistically to impact neurodevelopmental outcomes in children with single ventricle heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent large-scale sequencing efforts have shed light on the genetic contribution to the etiology of congenital heart defects (CHD); however, the relative impact of genetics on clinical outcomes remains less understood. Outcomes analyses using genetics are complicated by the intrinsic severity of the CHD lesion and interactions with conditionally dependent clinical variables. METHODS: Bayesian Networks were applied to describe the intertwined relationships between clinical variables, demography, and genetics in a cohort of children with single ventricle CHD. RESULTS: As isolated variables, a damaging genetic variant in a gene related to abnormal heart morphology and prolonged ventilator support following stage I palliative surgery increase the probability of having a low Mental Developmental Index (MDI) score at 14 months of age by 1.9- and 5.8-fold, respectively. However, in combination, these variables act synergistically to further increase the probability of a low MDI score by 10-fold. The absence of a damaging variant in a known syndromic CHD gene and a shorter post-operative ventilator support increase the probability of a normal MDI score 1.7- and 2.4-fold, respectively, but in combination increase the probability of a good outcome by 59-fold. CONCLUSIONS: Our analyses suggest a modest genetic contribution to neurodevelopmental outcomes as isolated variables, similar to known clinical predictors. By contrast, genetic, demographic, and clinical variables interact synergistically to markedly impact clinical outcomes. These findings underscore the importance of capturing and quantifying the impact of damaging genomic variants in the context of multiple, conditionally dependent variables, such as pre- and post-operative factors, and demography.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».