Global prevalence of platelet-type von Willebrand disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Platelet-type von Willebrand disease (PT-VWD) is a rare autosomal dominant disorder. It is caused by gain-of-function gene variants in the platelet GP1BA , which results in excessive binding between GPIbα and von Willebrand factor (VWF). The prevalence of PT-VWD is unknown. Objectives To establish the worldwide and within distinct ethnic groups prevalence of PT-VWD. Methods We used available exome and genome sequencing data of 807,162 (730,947 exomes and 76,215 genomes) subjects from the Genome Aggregation Database (gnomAD-v4.1). Results Among the 1,614,324 alleles analyzed in the gnomAD population, there were 1397 distinct GP1BA variants. Of them, 4 variants (p.Arg127Gln, p.Leu194Phe, p.Gly249Val, and p.Met255Ile) have been previously reported to cause PT-VWD. Considering these 4 known pathogenic variants, we estimated a global PT-VWD prevalence of 136 cases/10 6 . The highest estimated prevalence of PT-VWD was found in Africans/African Americans (160/10 6 ), Finnish (156/10 6 ), Europeans (149/10 6 ), and South Asians (110/10 6 ), followed by Ashkenazi Jewish (68/10 6 ) and East Asian (45/10 6 ) ethnicities. In the population with no assigned ethnicity, a prevalence of 126/10 6 was estimated. Since no pathogenic GP1BA variants that were previously reported to cause PT-VWD were found in Admixed American and Middle Eastern ethnicities, we were unable to estimate the PT-VWD prevalence in these 2 populations. We found a global prevalence of 2.5/10 6 for severe PT-VWD and 134/10 6 for the mild form. Conclusion This population-based genetic epidemiology analysis indicates a substantially higher than expected frequency of PT-VWD. This novel finding suggests that a large number of PT-VWD patients are still under- or misdiagnosed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».