The diagnostic yield of genetic and metabolic investigations in syndromic and nonsyndromic patients with autism spectrum disorder, global developmental delay, or intellectual disability from a dedicated neurodevelopmental disorders genetics clinic
Notice bibliographique
Résumé
First-tier genetic investigations for patients with neurodevelopmental disorders (NDDs) may include chromosomal microarray, Fragile X testing, and screening for inherited metabolic diseases, but most remain undiagnosed upon completion of testing. Here, we report the diagnostic yields of genetic testing for 537 patients with at least one of autism spectrum disorder, global developmental delay, and/or intellectual disability. Patients were assessed in a single neurodevelopmental genetics clinic, and each underwent a standardized history and physical examination. Each patient was characterized as syndromic or nonsyndromic based on clinical features. Our results demonstrate that multigene sequencing (with an NDD gene panel or exome) had a higher diagnostic yield (8%; 95% confidence interval [CI]: 5%, 13%) than chromosomal microarray and Fragile X testing combined (4%; 95% CI: 3%, 7%). Biochemical screening for inherited metabolic diseases had a diagnostic yield of zero. The diagnostic yield of genetic testing was significantly higher for syndromic patients than for nonsyndromic patients (odds ratio [OR] 3.09; 95% CI: 1.46, 6.83) and higher for female patients than for male (OR 3.21; 95% CI: 1.52, 6.82). These results add to the growing evidence supporting a comprehensive genetic evaluation that includes both copy number analysis and sequencing of known NDD genes for patients with NDDs.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».