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Enregistrement W4403983606 · doi:10.1002/jgc4.1993

Genetic testing and counseling for hypertrophic cardiomyopathy: An evidence‐based practice resource of the National Society of Genetic Counselors

2024· review· en· W4403983606 sur OpenAlexaff
Erin M. Miller, Emily Brown, Susan Christian, Melissa Kelly, Linda M. Knight, Sara Saberi, Christina Rigelsky, Jodie Ingles

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingGenetic testingHypertrophic cardiomyopathyMedicineDiseaseHuman geneticsFamily medicineGeneticsPathologyCardiologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a common hereditary condition affecting approximately 1 in 500 adults. It is characterized by marked clinical heterogeneity with individuals experiencing minimal to no symptoms, while others may have more severe outcomes including heart failure and sudden cardiac death. Genetic testing for HCM is increasingly available due to advances in DNA sequencing technologies and reduced costs. While a diagnosis of HCM is a well-supported indication for genetic testing and genetic counseling, incorporation of genetic services into the clinical setting is often limited outside of expert centers. As genetic counseling and testing have become more accessible and convenient, optimal integration of genomic data into the clinical care of individuals with HCM should be instituted, including delivery via genetic counseling. Drawing on recommendations from recent disease guidelines and systematic evidence reviews, we highlight key recommendations for HCM genetic testing and counseling. This practice resource provides a comprehensive framework to guide healthcare providers in the process of genetic test selection, variant classification, and cascade testing for genetic evaluation of HCM.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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