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Enregistrement W4406311073 · doi:10.1177/03000605241310158

Steatotic liver disease diagnosed in a 24-year-old woman with Rett syndrome: a case report

2025· article· en· W4406311073 sur OpenAlexaff
Larissa Albino, Adil Adatia, Aducio Thiesen, Brendan P. Halloran, Victor Dong, Carlos Moctezuma‐Velázquez

Notice bibliographique

RevueJournal of International Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin resistanceRett syndromeMetabolic syndromeDyslipidemiaSteatosisTransient elastographyFatty liverInternal medicineLiver diseaseLiver biopsyEndocrinologyPhysiologyBioinformaticsPathologyDiseaseInsulinDiabetes mellitusBiopsyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rett syndrome (RTT) is a neurodevelopmental disorder caused by mutations in the MECP2 gene, potentially disrupting lipid metabolism and leading to dyslipidemia (DLD) and steatotic liver disease (SLD). Although SLD has been described in RTT mouse models, it remains undocumented in humans. We herein describe a 24-year-old woman with RTT who was evaluated for abnormal liver enzymes. Imaging revealed hepatic steatosis, and transient elastography showed a controlled attenuation parameter of 342 dB/m and stiffness of 7.1 kPa. Laboratory investigations excluded secondary causes, including insulin resistance, metabolic syndrome, alcohol use, and new medications. Her Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance score was 1.8, her hemoglobin A1c concentration was 4.8%, and her lipid profile showed elevated triglycerides and low-density lipoprotein, consistent with DLD. Liver biopsy confirmed SLD. This case supports the hypothesis that MECP2 mutations in RTT disrupt lipid metabolism through a unique pathophysiologic mechanism, increasing the risk of DLD and SLD independently of traditional metabolic syndrome factors. It highlights the importance of early screening for liver disease in patients with RTT, despite their young age, to prevent complications. Additionally, it validates MECP2-null mouse models as reliable tools for investigating future therapeutic strategies in RTT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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