Genetic syndromes in paediatric alopecia areata: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A wide variation of phenotypes is displayed by individuals with alopecia areata (AA), especially in the paediatric population. Objectives To systematically search published studies to identify paediatric syndromes with AA and their clinical features, and to summarize the current state of their genetic elucidation. Methods In accordance with the PRISMA guidelines, a systematic search of MEDLINE, Embase, CENTRAL and PubMed databases was performed. All original case reports, case series and observational studies describing AA in children (aged <18 years) with monogenic or chromosomal syndromes were included. Further searches in OMIM and Orphanet, and reviews, clinical guidelines and basic science studies were used to retrieve additional comprehensive information on each syndrome. Results After title and abstract screening of 1426 studies, and full-text review of 224 studies, 64 met the inclusion criteria and are summarized in this review. Overall, the search identified 33 genetic syndromes with paediatric AA. Prevalence estimates were available for 79% (n = 26/33) of syndromes, with 45% (n = 15/33) of syndromes presenting in fewer than 1/1 000 000 individuals. Sixty-seven per cent (n = 22/33) of syndromes were fully genetically elucidated; 12% (n = 4/33) were partially elucidated; 9% (n = 3/33) were not genetically elucidated; and 12% (n = 4/33) were syndromes with chromosomal abnormalities. Seventy-nine per cent (n = 26/33) of syndromes were described by only one report, while 21% (n = 7/33) were described in multiple independent reports. Conclusions Despite the limited knowledge of these syndromes, this review provides insights into the range of genetic syndromes with paediatric AA and their clinical features, facilitating early prediction, diagnosis and personalized treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».