Consensus-Based Expert Recommendations for Diagnosis and Clinical Management of Vanishing White Matter
Notice bibliographique
Résumé
Vanishing white matter (VWM) is a rare disorder, characterized by degeneration of CNS white matter, clinically often exacerbated by stressors such as fever and minor head trauma. VWM is caused by biallelic pathogenic variants in the EIF2B1-5 genes, causing reduced activity of eukaryotic initiation of translation factor 2B, resulting in dysregulation of the integrated stress response (ISR). New scientific insights and increased clinical trials in experimental therapies highlight the need for clinical guidelines to improve and standardize care for patients with VWM worldwide. Standardized care is important for therapy development, as it lessens clinical variability of trial participants at study entry, enabling more sensitive evaluation of treatment outcomes. The aim of this study was to develop expert consensus-based recommendations for diagnosis and management of VWM. A real-time Delphi process with a multidisciplinary expert panel was conducted to formulate consensus-based recommendations. A literature review was performed to determine the strength of available evidence supporting each recommendation. The consensus yielded 43 recommendations on diagnosis, including genetic and MRI criteria, and on clinical management concerning disease progression, acute and long-term care, and preventive strategies. All known pathogenic and likely pathogenic EIF2B1-5 variants were identified from the literature and Amsterdam Leukodystrophy Center laboratory. An overview of these EIF2B1-5 variants was composed to facilitate diagnosis. Clinically used drugs may activate the ISR, posing a risk in VWM, or have no effect on or suppress the ISR, being probably safe in VWM. A second literature search explored the effects of clinically frequently used drugs on the ISR. Drugs were categorized into those likely to activate the ISR, suppress it, and have no likely effects on the ISR. Final judgment was achieved in a consensus meeting of experts. A patient management card was developed with input from clinical experts and patient advocates to provide information on these consensus-based recommendations in lay language and bridge the gap between scientific evidence and expert opinion on one side and the practical needs of clinicians and families on the other side. This study contributes to improving and standardizing VWM care based on scientific and expert insights, while highlighting key areas for future research.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».