MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399922214 · doi:10.1111/bjh.19601

Comorbidities and complications in adult and paediatric patients with pyruvate kinase deficiency: Analysis from the Peak Registry

2024· article· en· W4399922214 sur OpenAlexaff
Andreas Glenthøj, Rachael F. Grace, Carl Lander, Eduard J. van Beers, Bertil Glader, Kevin H.M. Kuo, Yan Yan, Bryan McGee, Audra Boscoe, Junlong Li, Paola Bianchi

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgios Pharmaceuticals
Mots-clésMedicinePyruvate kinase deficiencySplenectomyPediatricsOsteoporosisInternal medicineJaundiceDiseasePyruvate kinaseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyruvate kinase (PK) deficiency, a rare, congenital haemolytic anaemia caused by mutations in the PKLR gene, is associated with many clinical manifestations, but the full disease burden has yet to be characterised. The Peak Registry (NCT03481738) is an observational, longitudinal registry of adult and paediatric patients with PK deficiency. Here, we described comorbidities and complications in these patients by age at most recent visit and PKLR genotype. As of 13 May 2022, 241 patients were included in the analysis. In total, 48.3% had undergone splenectomy and 50.5% had received chelation therapy. History of iron overload (before enrolment/during follow-up) was common (52.5%), even in never-transfused patients (20.7%). Neonatal complications and symptoms included jaundice, splenomegaly and hepatomegaly, with treatment interventions required in 41.5%. Among adults, osteopenia/osteoporosis occurred in 19.0% and pulmonary hypertension in 6.7%, with median onset ages of 37, 33 and 22 years, respectively. Biliary events and bone health problems were common across PKLR genotypes. Among 11 patients who had thromboembolic events, eight had undergone prior splenectomy. Patients with PK deficiency may have many complications, which can occur early in and throughout life. Awareness of their high disease burden may help clinicians better provide appropriate monitoring and management of these patients.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of HaematologyMême sujetErythrocyte Function and PathophysiologyTravaux en français237 207