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Enregistrement W4396991536 · doi:10.1681/asn.20213210s1415d

The Utility of an Inherited Kidney Disease Clinic Employing a Broad Range of Genomic Testing Platforms: Experience of the Irish Kidney Gene Project

2021· article· en· W4396991536 sur OpenAlexaff
Elhussein A. Elhassan, Katherine A. Benson, Susan Murray, Kane E. Collins, Edmund Gilbert, Dervla M. Connaughton, Claire Kennedy, Mark A. Little, Gianpiero L. Cavalleri, Peter J. Conlon

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrishKidney diseaseKidneyDiseaseMedicineGenetic testingGeneBiologyBioinformaticsGeneticsPathologyInternal medicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Inherited kidney diseases (IKD) are increasingly identified in adult patients. Here we demonstrate the diagnostic and clinical impact of evaluating patients with potential IKD in a dedicated IKD clinic (IKDC) utilising various genomic testing technologies (whole-exome sequencing, comprehensive gene-panel, and dedicated MUC-1 sequencing) and immunostaining. Methods: We undertook a prospective cohort study of adult patients referred to an academic medical centre with suspected monogenic cause as part of the Irish Kidney Gene Project (IKGP), between 2014 and 2020. Patients with chronic kidney disease (CKD) who had either a positive family history, extrarenal features, or had CKD of “unknown cause” (uCKD) were recruited from various centres across Ireland. We attempted to identify disease-causing variants and to assess the impact of the IKDC from diagnostic and clinical perspectives. Results: During this period, genetic testing was performed for 677 adults (n= 501 families). The median age was 53 years (range, 18-93 years) and 73.9% participants had reported a family history of renal disease. We achieved a molecular diagnostic rate of 56.7 % (384/677). Among the identified disease-causing variants, PKD was the largest cohort (n= 183, 47.8% for PKD1 and PKD2), while mutations in three other causative genes were most prevalent among the remaining identified 42 genes encompassing several Mendelian disorders; MUC-1 (n=31, 8.1%); COL4A5 (n=30, 7.8%); UMOD (n= 12, 3.3%). In the remaining 167 disease-causing variants, excluding PKD, the clinical diagnosis was confirmed in 60.5% and 18% of cases were reclassified. A molecular diagnosis was established in 27 (36.5%) patients with uCKD, implying the end of their diagnostic odyssey. Clinically, a diagnostic kidney biopsy was unnecessary in 13 (7.7%) patients based on the genomic testing, 80 (47.3%) had their treatment plan altered and further 76 (45%) patients had appropriate cascade testing. Conclusions: The IKDC is a valuable resource and the implementation of a broad range of diagnostic platforms has a direct clinical and therapeutic impact on treatment of patients with CKD.

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)0,009
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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