Population screening for hemochromatosis: A comparison of unbound iron-binding capacity, transferrin saturation, and C282Y genotyping in 5,211 voluntary blood donors
Notice bibliographique
Résumé
Early diagnosis and treatment of hemochromatosis is essential to prevent organ damage. Screening strategies to detect early hemochromatosis include testing for iron overload and/or genetic testing. Voluntary blood donors numbering 5,211 were screened with unbound iron-binding capacity (UIBC), transferrin saturation (TS), and genetic testing for the C282Y mutation of the HFE gene. The study found 16 C282Y homozygotes (1 in 327), 69 compound heterozygotes, 371 simple heterozygotes, and 4,755 normals. There were 5 men and 11 women homozygotes with a mean age of 42, range 28 to 57. Mean UIBC (24 +/- 7 microL) and TS (48% +/- 17%) in homozygotes were significantly different from compound heterozygotes, simple heterozygotes, and normals (ANOVA). Only 3 homozygotes had an elevated serum ferritin. Family studies found an additional 4 iron-loaded homozygotes. Optimal thresholds were < or =28 micromol/L for UIBC and > or =46% for TS. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis showed an area under the curve for UIBC of 0.93 (0. 85-1.0, 95% confidence interval), and for TS of 0.83 (0.7-0.95). Screening with UIBC to preselect those for genotyping is a cost-efficient strategy for population screening for hemochromatosis.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».