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Enregistrement W6920418329 · doi:10.60692/e0tt8-xz378

The Tatton-Brown-Rahman Syndrome: A clinical study of 55 individuals with de novo constitutive DNMT3A variants

2018· article· en· W6920418329 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypotoniaIntellectual disabilityKyphoscoliosisClinical studyGenetic testingDystonia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tatton-Brown-Rahman syndrome (TBRS; OMIM 615879), also known as the DNMT3A-overgrowth syndrome, is an overgrowth intellectual disability syndrome first described in 2014 with a report of 13 individuals with constitutive heterozygous DNMT3A variants. Here we have undertaken a detailed clinical study of 55 individuals with de novoDNMT3A variants, including the 13 previously reported individuals. An intellectual disability and overgrowth were reported in >80% of individuals with TBRS and were designated major clinical associations. Additional frequent clinical associations (reported in 20-80% individuals) included an evolving facial appearance with low-set, heavy, horizontal eyebrows and prominent upper central incisors; joint hypermobility (74%); obesity (weight ³2SD, 67%); hypotonia (54%); behavioural/psychiatric issues (most frequently autistic spectrum disorder, 51%); kyphoscoliosis (33%) and afebrile seizures (22%). One individual was diagnosed with acute myeloid leukaemia in teenage years. Based upon the results from this study, we present our current management for individuals with TBRS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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