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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
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