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Enregistrement W4400202454 · doi:10.1002/epd2.20259

Diagnostic evaluation of patients with epileptic spasms in the era of next‐generation sequencing

2024· article· en· W4400202454 sur OpenAlexaff
Ali Mir, Mohammed Hussein Al-Qahtani, Fawzia Amer, Raidah Albaradie, Wajd Alotaibi, Fouad Alghamdi, Hamoud Khallaf, Shahid Bashir, Gregory Costain, Liali Aljouda, Yousef Housawi

Notice bibliographique

RevueEpileptic Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEtiologyExome sequencingMedicineGenetic testingEpilepsyEpilepsy syndromesPediatricsExomeCohortCopy-number variationDNA sequencingMedical geneticsBioinformaticsInternal medicinePsychiatryGeneticsMutationBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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