Trends in Congenital Cytomegalovirus: A Review of Current Screening Methods and Prevention Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) is one of the leading causes of congenital sensorineural hearing loss. Currently, ∼40,000 infants in the United States are infected annually with CMV, and of these 40,000 infants, upward of 6000 infants will develop sensorineural hearing loss. Most of these infants will go undetected for congenital hearing loss by a newborn screening program, due to having late-onset or progressive hearing loss. An efficient CMV screening program of newborns will help to identify those infected and at risk for developing sensorineural hearing loss. Also, it will allow close monitoring of these infants for maximum speech and language development. Reliable methods are needed for an effective CMV screening program. Because the dried blood spot (DBS) sample is routinely collected at birth for metabolic screenings, there is growing interest to adapt this as the universal screening method. However, sensitivity of the DBS in detecting CMV has varied, and recent evidence has shown it less reliable than urine or saliva analysis. Further research is needed to develop the most efficient, reliable, and cost-effective programs. Models such as the Quebec metabolic screening program may ensure earlier identification of CMV. We are closer to a means of prophylactic prevention with a CMV vaccine; however, increased patient education of CMV prevention by health care professionals, including audiologists, is the current best practice for reducing the incidence of CMV infection. KEYWORDS Cytomegalovirus - dried blood spot - prevention - congenital sensorineural hearing loss
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».