Prevalence of Genetically Associated Dilated Cardiomyopathy: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dilated cardiomyopathy (DCM) is a leading cause of heart failure and cardiac transplantation globally. Disease-associated genetic variants play a significant role in the development of DCM. Accurately determining the prevalence of genetically associated DCM (genetic DCM) is important for developing targeted prevention strategies. This review synthesized published literature on the global prevalence of genetic DCM across various populations, focusing on two of the most common variants: titin ( TTN ) and myosin heavy chain 7 ( MYH7 ). Methods: MEDLINE ® and Embase were searched from database inception to September 19, 2022 for English-language studies reporting the prevalence of genetic DCM within any population. Studies using family history as a proxy for genetic DCM were excluded. Results: Of 2,736 abstracts, 57 studies were included. Among the global adult or mixed (mostly adults with few pediatric patients) DCM population, median prevalence was 20.2% (interquartile range (IQR): 16.3-36.0%) for overall genetic DCM, 11.4% (IQR: 8.2-17.8%) for TTN -associated DCM, and 3.2% (IQR: 1.8-5.2%) for MYH7 -associated DCM. Global prevalence of overall pediatric genetic DCM within the DCM population was similar (weighted mean: 21.3%). Few studies reported data on the prevalence of genetic DCM within the general population. Conclusions: Our study identified variable prevalence estimates of genetic DCM across different populations and geographic locations. The current evidence may underestimate the genetic contributions due to limited screening and detection of potential DCM patients. Epidemiological studies using long-read whole genome sequencing to identify structural variants or non-coding variants are needed, as well as large cohort datasets with genotype-phenotype correlation analyses. Cardiol Res. 2024;15(4):233-245 doi: https://doi.org/10.14740/cr1680
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».