Diagnostic evaluation of patients with epileptic spasms in the era of next‐generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epileptic spasms (ES) can be caused by a variety of etiologies. However, in almost half of cases, the etiology is unidentified. With the advent of next-generation sequencing (NGS), the recognition of genetic etiologies has increased. METHODS: We retrospectively reviewed the medical records of patients with ES who were evaluated in the comprehensive epilepsy program at King Fahad Specialist Hospital Dammam between 2009 and 2022. RESULTS: Our data show that in 57.7% of patients with ES, the etiology was unidentified after a standard clinical evaluation and neuroimaging. Of these patients, n = 25 (35.2%) received a genetic diagnosis after some form of genetic testing, and 3.1% of patients from specialized metabolic work indicated the need for genetic testing to confirm the diagnosis. Karyotyping led to a diagnosis in 3.6% of patients, and chromosomal microarray led to a diagnosis in 7.1%. An NGS epilepsy gene panel (EP) was done for 45 patients, leading to a diagnosis in 24.4% (n = 11). Exome sequencing was done for 27 patients, including n = 14 with non-diagnostic panel testing; it led to a diagnosis in 37.3% (n = 10). Exome sequencing led to a diagnosis in 61.5% of patients without a previous panel test and in only two patients who had previously had a negative panel testing. SIGNIFICANCE: In this article, we present the diagnostic evaluations of ES for a cohort of 123 patients and discuss the yield and priority of NGS for evaluating ES. Our findings suggest that exome sequencing has a higher diagnostic yield for determining the etiology of ES in patients for whom the etiology is still unclear after an appropriate clinical assessment and a brain MRI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».