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Enregistrement W4411934395 · doi:10.1212/nxg.0000000000200275

Diagnostic Accuracy of Clinical Manifestations in Identifying People With Tuberous Sclerosis Complex

2025· article· en· W4411934395 sur OpenAlexaff
Jimmy Li, Zaki El Haffaf, Jean‐Baptiste Lattouf, Philippe Major, Mark R. Keezer

Notice bibliographique

RevueNeurology Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberous sclerosisMedicineDermatologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: and are diagnosed clinically. In such situations, family members cannot be screened using genetic testing. We aimed to establish the diagnostic accuracy of TSC clinical features to better guide the screening process for the families of PwTSC. Methods: We used the TSC Natural History Database, a longitudinal database of PwTSC from 22 North American centers. We used a definite genetic TSC diagnosis as our gold standard. We estimated the sensitivity (95% CI) of TSC-related skin, structural brain, renal, and cardiac manifestations, as well as combinations of these manifestations. Using a series of sensitivity analyses to test alternate assumptions, we estimated positive predictive values and negative predictive values (PPVs and NPVs). Results: Among the 1,300 genetics-positive PwTSC, 50.3% were female and the mean age at diagnosis was 3.7 years. The sensitivity of at least one skin or structural brain manifestation was 98.7% (95% CI 98.0-99.2). The PPV and NPV were 83.2 (95% CI 81.6-84.6) and 98.4% (95% CI 97.8-98.8), respectively, while assuming 50% prevalence and 80% specificity. Including cardiac manifestations marginally increased the sensitivity, PPV, and NPV to 99.5% (95% CI 98.9-99.7), 83.3% (95% CI 81.8-84.7), and 99.4% (95% CI 99.0-99.6), respectively. Other combinations of TSC manifestations had lower or similar diagnostic accuracy. Discussion: Assessment of brain and skin manifestations in family members of genetics-positive PwTSC is sufficient to screen for TSC in most cases, with excellent sensitivity and NPV. Our findings are potentially applicable to family members of genetics-negative PwTSC. Further cardiac screening may optimize diagnostic accuracy in selected cases. Classification of Evidence: This study provides Class IV evidence that a combination of brain and skin manifestations is highly sensitive for diagnosing TSC in family members of patients with genetically confirmed TSC.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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