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Record W4327934369 · doi:10.1055/s-0043-1761551

Genetische und diagnostische Charakterisierung einer großen israelischen PCD-Kohorte – Notwendigkeit der geografischen Anpassungen der aktuellen diagnostischen Leitlinien?

2023· article· de· W4327934369 on OpenAlexaff
Johanna Raidt, Niki T. Loges, Israel Amirav, Sarah Sandmann, Henrike Krenz, Revital Abitbul, Moran Lavie, Huda Mussafi, Avigdor Mandelberg, Alexander Wolter, Gerard W. Dougherty, Tabea Nöthe-Menchen, Julia Wallmeier, Sandra Cindrić, Claudius Werner, Petra Pennekamp, Bernd Dworniczak, Miriam Schmidts, Heike Olbrich, Martin Dugas, Heymut Omran

Bibliographic record

VenueKlinische Pädiatrie · 2023
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicOcular Surface and Contact Lens
Canadian institutionsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund Die Primäre Ciliäre Dyskinesie (PCD) ist eine genetisch und klinisch heterogene Erkrankung, die durch eine Dysfunktion motiler Zilien gekennzeichnet ist. Die Diagnose der PCD basiert auf verschiedenen Tests, inklusive der Messung von nasalem Stickstoffmonoxid (nNO), Hochgeschwindigkeits-Videomikroskopie (HSVM), Transmissionselektronenmikroskopie (TEM), Immunfluoreszenzmikroskopie (IF) und genetischer Analyse. Methoden Genetische Charakterisierung einer großen israelischen Kohorte mit klinischem Vd. a. PCD (Referenzstandard), um die Testsensitivität der weiteren diagnostischen Methoden (nNO, HSVM, TEM, IF) als Indextests zu bestimmen. Ergebnisse Bei 128 von 185 genetisch analysierten Personen wurden bi-allelische krankheitsverursachende DNA-Varianten in 26 PCD-assoziierten Genen identifiziert (69%). Die meisten Varianten traten in dem Gen DNAH5 auf, gefolgt von CCNO und DNAH11 . Die Ergebnisse der Indextests waren in unterschiedlichem Maße uneindeutig (Genetik 0%; nNO 0%; HSVM 25%; TEM 24%; IF 22%). Die Sensitivität der Tests lag bei 0,85 (HSVM), 0,65 (TEM), 0,71 (IF) und 0,85 für den derzeit empfohlenen Grenzwert von 77 nl/min für die nNO-Produktionsrate (Subgruppenanalysen für PCD mit normaler Ultrastruktur: 0,70). Der optimale diagnostische nNO-Cutoff für diese Kohorte war 132 nl/min (Testsensitivität für PCD mit normaler Ultrastruktur: 0,88 (Gesamtgruppe 0,94)). Diskussion In dieser genetischen Studie wurden krankheitsverursachende Varianten bei Individuen identifiziert, die durch die Messung der nNO-Produktionsraten (Cutoff 77 nl/min, 15%), TEM (51%), IF (47%) und HSVM (39%) übersehen worden wären. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine Anpassung der derzeitigen diagnostischen Leitlinien mit einer Priorisierung der genetischen Analyse und die Verwendung eines höheren nNO-Cutoffs die Diagnose einer PCD mit normaler Ultrastruktur in Israel verbessern kann. Danksagung Wir danken den Betroffenen und ihren Familien für die kontinuierliche Unterstützung. Diese Arbeit wurde unterstützt von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG OM6/7, OM6/8, OM6/10, OM6/14 und CRU 326 (Omran, Raidt), OL450/1 (Olbrich)) und vom IZKF Münster (Om2/009/12, Om/015/16, Om2/010/20) sowie dem „Chief Scientist Office“ des Gesundheitministeriums in Israel (grant no. 3–6176). Publication History Article published online: 09 March 2023 © 2023. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2023
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