Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Posset, Roland [VerfasserIn]   i
 Zielonka, Matthias [VerfasserIn]   i
 Gleich, Florian [VerfasserIn]   i
 Garbade, Sven [VerfasserIn]   i
 Hoffmann, Georg F. [VerfasserIn]   i
 Kölker, Stefan [VerfasserIn]   i
Titel:The challenge of understanding and predicting phenotypic diversity in urea cycle disorders
Verf.angabe:Roland Posset, Matthias Zielonka, Florian Gleich, Sven F. Garbade, Georg F. Hoffmann, Stefan Kölker, for the Urea Cycle Disorders Consortium (UCDC) and European registry and network for Intoxication type Metabolic Diseases (E-IMD) Consortia Study Group
E-Jahr:2023
Jahr:November 2023
Umfang:10 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Online veröffentlicht: 13. September 2023 ; Gesehen am 18.12.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of inherited metabolic disease
Ort Quelle:Hoboken, NJ : Wiley, 1978
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:46(2023), 6 vom: Nov., Seite 1007-1016
ISSN Quelle:1573-2665
Abstract:The Urea Cycle Disorders Consortium (UCDC) and the European registry and network for Intoxication type Metabolic Diseases (E-IMD) are the worldwide largest databases for individuals with urea cycle disorders (UCDs) comprising longitudinal data from more than 1100 individuals with an overall long-term follow-up of approximately 25 years. However, heterogeneity of the clinical phenotype as well as different diagnostic and therapeutic strategies hamper our understanding on the predictors of phenotypic diversity and the impact of disease-immanent and interventional variables (e.g., diagnostic and therapeutic interventions) on the long-term outcome. A new strategy using combined and comparative data analyses helped overcome this challenge. This review presents the mechanisms and relevant principles that are necessary for the identification of meaningful clinical associations by combining data from different data sources, and serves as a blueprint for future analyses of rare disease registries.
DOI:doi:10.1002/jimd.12678
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1002/jimd.12678
 kostenfrei: Volltext: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jimd.12678
 DOI: https://doi.org/10.1002/jimd.12678
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:E-IMD
 prediction modeling
 rare disease registries
 UCDC
 urea cycle disorders
K10plus-PPN:1876304596
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69154120   QR-Code
zum Seitenanfang