Epilepsy in Legius syndrome: Coincidence or causation?
Notice bibliographique
Résumé
Legius syndrome is a rare genetic disorder, caused by heterozygous SPRED1 pathogenic variants, which shares phenotypic features with neurofibromatosis type 1 (NF1). Both conditions typically involve café-au-lait macules, axillary freckling, and macrocephaly; however, patients with NF1 are also at risk for tumors, such as optic nerve gliomas and neurofibromas. Seizure risk is known to be elevated in NF1, but there has been little study of this aspect of Legius syndrome. The reported epilepsy incidence is 3.3%-5%, well above the general population incidence of ~0.5%-1%, but the few reports in the literature have very little data regarding epilepsy phenotype. We identified two unrelated individuals, both with Legius syndrome and epilepsy, and performed thorough phenotyping. One individual's mother also had Legius syndrome and now-resolved childhood epilepsy, as well as reports of more distant relatives who also had multiple café-au-lait macules and seizures. Both probands had experienced childhood-onset focal seizures, with normal brain MRI. In one patient, EEG later showed apparently generalized epileptiform abnormalities. Based on the data from this small case series and literature review, seizure risk is increased in people with Legius syndrome, but the epilepsy prognosis appears to be generally good, with patients having either self-limited or pharmacoresponsive courses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».