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Enregistrement W4412694502 · doi:10.1186/s13643-025-02896-y

Genetic testing for diagnosing neurodevelopmental disorders and epilepsy: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4412694502 sur OpenAlexaboutno aff
Yu‐Ming Chang, Yen‐Ta Huang, Pei-Chun Lai

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpilepsyMeta-analysisExome sequencingProbandGenetic testingEpilepsy syndromesPediatricsInternal medicineBioinformaticsPsychiatryGeneticsMutationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Identifying the genetic causes of neurodevelopmental disorders (NDDs) and epilepsy is crucial for effective treatment and genetic counseling. Our objective was to determine the diagnostic yield of chromosomal microarray (CMA) and next-generation sequencing (NGS) methods-including targeted sequencing (TS), whole-exome sequencing (WES), and whole-genome sequencing (WGS)-in individuals with NDDs or epilepsy. METHODS: We systematically searched PubMed, Embase, and the Cochrane Library through August 31, 2024. Two reviewers independently screened studies and extracted data. We included studies with ≥ 10 patients (probands) diagnosed with an NDD or epilepsy who underwent CMA, TS, WES, WGS, or WES reanalysis. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Random-effects meta-analysis was performed to pool diagnostic yield percentages. Subgroup analyses were conducted by test modality, disorder subtype, and clinical features. RESULTS: A total of 416 studies (124,937 participants) met inclusion criteria. Pooled analysis showed significantly higher diagnostic yields with NGS methods compared to CMA (31.1% vs 14.8% in NDD cohorts; 28.7% vs 13.3% in epilepsy cohorts). Within NGS, WES had a higher yield than targeted gene panels (35.3% vs. 23.2% for NDDs; 34.2% vs. 24.0% for epilepsy). Diagnostic yields increased over time in more recent studies. Patients with certain clinical features had particularly high yields: NDDs with dysmorphic features (54.7%), syndromic presentations (37.6%), or co-occurring epilepsy (35.6%), and epilepsy with early onset (32.3%), epileptic encephalopathy (34.7%), or drug-resistant seizures (25.4%). Quality assessment using NOS revealed that the majority of included studies were of good to very good methodological quality. CONCLUSIONS: Despite substantial between-study heterogeneity and variability in study designs that may limit the certainty of our pooled estimates, and potential publication bias, our results demonstrate that NGS-based tests-particularly WES and WGS-provide markedly higher diagnostic yields in patients with NDDs or epilepsy compared to CMA, supporting their use as first-line genetic tests. Patients with dysmorphism, syndromic NDD, early-onset or refractory epilepsy, and epileptic encephalopathy achieve above-average diagnostic yields, highlighting the value of comprehensive genetic testing in these subgroups. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42024555664.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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