The pros and cons of the fourth revision of thalassaemia screening programme in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the repercussions of recent changes to the cut-offs used in the first screening step of the pre-marital screening programme for thalassaemia prevention in Iran. Methods The profiles of 984 subjects referred to a genetic laboratory, and the tests of 242 parents of children with thalassaemia major were assessed for red blood cell (RBC) indices, haemoglobin (Hb) A2 levels and results of Hb electrophoresis. Results Of 407 suspected thalassaemia minor (STM) cases, 18 proved positive for thalassaemia minor on molecular analysis (18/407, confidence interval 2.6-6.9%). If the revised screening cut-offs had been used to determine who would undergo molecular analysis, two of these cases would not have been identified. Only 4.4% of suspected cases with lower than normal RBC indices (mean corpuscular volume <80 fl and mean corpuscular Hb <27 pg) and HbA2 (<3.5%) were diagnosed with thalassaemia minor. Conclusion The thalassaemia major prevention programme is performed in two separate steps. One step involves the screening of subjects and identification of β-thalassaemia minor, suspected cases for thalassaemia minor (STM), and normal subject groups. The other step concerns the identification of thalassaemia minor in the STM group. Changing the cut-offs at the first screening step does not result in significant improvement from an economic view, and is associated with significant risk at the second screening step.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».