The health system impact of false positive newborn screening results for medium-chain acyl-CoA dehydrogenase deficiency: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no consensus in the literature regarding the impact of false positive newborn screening results on early health care utilization patterns. We evaluated the impact of false positive newborn screening results for medium-chain acyl-CoA dehydrogenase deficiency (MCADD) in a cohort of Ontario infants. METHODS: The cohort included all children who received newborn screening in Ontario between April 1, 2006 and March 31, 2010. Newborn screening and diagnostic confirmation results were linked to province-wide health care administrative datasets covering physician visits, emergency department visits, and inpatient hospitalizations, to determine health service utilization from April 1, 2006 through March 31, 2012. Incidence rate ratios (IRRs) were used to compare those with false positive results for MCADD to those with negative newborn screening results, stratified by age at service use. RESULTS: We identified 43 infants with a false positive newborn screening result for MCADD during the study period. These infants experienced significantly higher rates of physician visits (IRR: 1.42) and hospitalizations (IRR: 2.32) in the first year of life relative to a screen negative cohort in adjusted analyses. Differences in health services use were not observed after the first year of life. CONCLUSIONS: The higher use of some health services among false positive infants during the first year of life may be explained by a psychosocial impact of false positive results on parental perceptions of infant health, and/or by differences in underlying health status. Understanding the impact of false positive newborn screening results can help to inform newborn screening programs in designing support and education for families. This is particularly important as additional disorders are added to expanded screening panels, yielding important clinical benefits for affected children but also a higher frequency of false positive findings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».