Applications of Genetic Testing for Endocrine and Metabolic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of inherited diseases and the ability to rapidly, efficiently and comprehensively perform genetic testing are advancing steadily. However, the ideal approach to translate this ability into clinical applications for endocrine disorders has yet to be determined. This work focuses on aspects of clinically translating knowledge of select heritable endocrine and metabolic conditions.\nFor maturity onset diabetes of the young (MODY), a monogenic disorder with no current consensus guidelines governing testing procedures, this work addresses methods to improve detection by validating the use of next generation sequencing-based techniques to identify MODY cases and to detect copy number variations.\nFor very severe hypertriglyceridemia, a largely polygenic trait, this work explores clinical differences associated with the underlying genotype, assesses treatment of pancreatitis, the most severe acute complication of hypertriglyceridemia, and presents a population-based study of Ontario adults to identify the most important modifiable risk factors associated with expression of hypertriglyceridemia, and to identify any gaps in appropriate care for this population.\nFor heterozygous familial hypercholesterolemia, a condition for which universal genetic screening has been recommended, this work explores the personal impact of this diagnosis on the patient in terms of quality of life, lifestyle and self-care habits.\nThe ultimate goal of this project is to expand the available knowledge on how best to translate the laboratory ability and findings into the clinical realm for these select endocrine and metabolic conditions.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».