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Enregistrement W4387491235 · doi:10.1016/j.cjcpc.2023.10.002

Clinically Relevant Genetic Considerations for Patients With Tetralogy of Fallot

2023· article· en· W4387491235 sur OpenAlexafffund
Anne S. Bassett, Miriam S. Reuter, Sarah Malecki, Candice Silversides, Erwin Oechslin

Notice bibliographique

RevueCJC Pediatric and Congenital Heart Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensMental Health Research CanadaToronto General HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchW. Garfield Weston FoundationWeston Family FoundationMcLaughlin Centre, University of Toronto
Mots-clésTetralogy of FallotGenetic testingMedicinePhenotypePrecision medicinePopulationHuman geneticsClinical PracticeIntensive care medicineBioinformaticsInternal medicineGeneticsHeart diseaseBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic changes affect embryogenesis, cardiac and extracardiac phenotype, development, later onset conditions, and both short- and long-term outcomes and comorbidities in the increasing population of individuals with tetralogy of Fallot (TOF). In this review, we focus on current knowledge about clinically relevant genetics for patients with TOF across the lifespan. The latest findings for TOF genetics that are pertinent to day-to-day practice and lifelong management are highlighted: morbidity/mortality, cardiac/extracardiac features, including neurodevelopmental expression, and recent changes to prenatal screening and diagnostics. Genome-wide microarray is the first-line clinical genetic test for TOF across the lifespan, detecting relevant structural changes including the most common for TOF, the 22q11.2 microdeletion. Accumulating evidence illustrates opportunities for advances in understanding and care that may arise from genetic diagnosis at any age. We also glimpse into the near future when the multigenic nature of TOF will be more fully revealed, further enhancing possibilities for preventive care. Precision medicine is nigh.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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