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Enregistrement W2025280194 · doi:10.1016/j.ymgme.2014.01.011

The metabolic evaluation of the child with an intellectual developmental disorder: Diagnostic algorithm for identification of treatable causes and new digital resource

2014· review· en· W2025280194 sur OpenAlexaff
Clara van Karnebeek, Michael Shevell, Johannes Zschocke, John B. Moeschler, Sylvia Stöckler

Notice bibliographique

RevueMolecular Genetics and Metabolism · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalBC Children's HospitalChild and Family Research InstituteMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCognitionNewborn screeningPediatricsPsychomotor learningPopulationPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual developmental disorders (IDD), characterized by significant impairment of cognitive functions, with limitations of learning, adaptive behavior and skills, are frequent (2.5% of the population affected) and present with significant co-morbidity. The burden of IDD, in terms of emotional suffering and associated health care costs, is significant; prevention and treatment therefore are important. A systematic literature review, updated in 2013, identified 89 inborn errors of metabolism (IEMs), which present with IDD as prominent feature and are amenable to causal therapy. Therapeutic effects include improvement and/or stabilization of psychomotor/cognitive development, behavior/psychiatric disturbances, seizures, neurologic and systemic manifestations. The levels of available evidence for the various treatments range from Level 1b, c (n=5); Level 2a, b, c (n=14); Level 4 (n=53), and Levels 4-5 (n=27). For a target audience comprising clinical and biochemical geneticists, child neurologists and developmental pediatricians, five experts translated....this data into a 2-tiered diagnostic algorithm: The first tier comprises metabolic "screening" tests in urine and blood, which are relatively accessible, affordable, less invasive, and have the potential to identify 60% of all treatable IEMs. The second tier investigations for the remaining disorders are ordered based on individual clinical signs and symptoms. This algorithm is supported by an App www.treatable-id.org, which comprises up-to-date information on all 89 IEMs, relevant diagnostic tests, therapies and a search function based on signs and symptoms. These recommendations support the clinician in early identification of treatable IEMs in the child with IDD, allowing for timely initiation of therapy with the potential to improve neurodevelopmental outcomes. The need for future studies to determine yield and usefulness of these recommendations, with subsequent updates and improvements to developments in the field, is outlined.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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