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Enregistrement W4407629454 · doi:10.1038/s41531-025-00881-9

Updated MDSGene review on the clinical and genetic spectrum of LRRK2 variants in Parkinson´s disease

2025· article· en· W4407629454 sur OpenAlexaff
Shen‐Yang Lim, Alissa Buhrmann, Fenja L. Fahrig, Carolin Gabbert, Natascha Bahr, Harutyun Madoev, Connie Marras, Christine Klein, Katja Lohmann

Notice bibliographique

Revuenpj Parkinson s Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesParkinson's FoundationInternational Parkinson and Movement Disorder Society
Mots-clésLRRK2Parkinson's diseaseDiseaseMedicineGenetic testingBiologyGeneticsBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathogenic variants in the LRRK2 gene are one of the most commonly identifiable monogenic causes of Parkinson´s disease (PD, PARK-LRRK2). This systematic MDSGene literature review comprehensively summarizes published demographic, clinical, and genetic findings related to LRRK2 variants ( https://www.mdsgene.org/ ). Data on 4660 individuals with 283 different variants were curated. The median age at onset in the PD patients with available information was 56 years, notably, with approximately one-third having PD onset <50 years. Tremor was the most frequently reported initial symptom and more common than reported in other dominantly inherited forms of PD. Of the 211 potentially PD-causing variants, 25 were classified as pathogenic or likely pathogenic, and the remaining 186 (88.2%) were variants of uncertain significance. p.G2019S was the most frequently reported pathogenic variant, followed by p.R1441G and p.R1441C. This systematic review represents the most extensive database on PARK-LRRK2 to date and provides a vital resource to improve precision medicine.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations31
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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