Urine Sorbitol and Xylitol for the Diagnosis of Sorbitol Dehydrogenase Deficiency–Related Neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: is complicated by the presence of a pseudogene. Biochemical testing of serum sorbitol is suggested as a potential biomarker. We report a novel urine biochemical profile of elevated excretion of sorbitol and a second polyol, xylitol, to aid in the identification of individuals with SORD-related neuropathy. METHODS: Patients with confirmed or suspected SORD-related neuropathy were recruited by clinicians from 7 academic medical centers and 1 nonprofit specialty care center. Urine was analyzed by a clinically validated, gas chromatography-mass spectrometry assay to measure sorbitol and xylitol excretion. Over 700 reference samples were evaluated from residual clinical samples. Clinical and molecular findings were gathered using a standardized questionnaire. RESULTS: variant detected, whereas normal urine sorbitol/xylitol levels were observed in 11 asymptomatic, heterozygous carriers. DISCUSSION: These data demonstrate the clinical utility of urine sorbitol and xylitol analysis in the screening and diagnosis of SORD deficiency-related neuropathy. In addition, this is the first description of elevated xylitol in SORD deficiency as a clinically informative biomarker, which may increase the specificity of biochemical testing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».