Quantification of 2-methylcitric acid in dried blood spots improves newborn screening for propionic and methylmalonic acidemias
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background Newborn screening for propionic acidemia and methylmalonic acidurias using the marker propionylcarnitine (C3) is neither sensitive nor specific. Using C3 to acetylcarnitine (C3/C2) ratio, together with conservative C3 cut-offs, can improve screening sensitivity, but the false positive rate remains high. Incorporating the marker 2-methylcitric acid has been suggested, to improve the positive predictive value for these disorders without compromising the sensitivity. Methods Between July 2011 and December 2012 at the Newborn Screening Ontario laboratory, all neonatal dried blood spot samples that were reported as screen positive for propionic acidemia or methylmalonic acidurias based on elevated C3 and C3/C2 ratio were analyzed for 2-methylcitric acid, using liquid chromatography tandem mass spectrometry. Results Of 222,420 samples screened, 103 were positive for methylmalonic acidurias or propionic acidemia using C3 and C3/C2 ratio as markers. There were nine true positives: propionic acidemia (n = 3), Cobalamin (Cbl) A (n=1), and Cbl C (n = 5). Among false positives there were 72 neonates not affected, 20 with maternal B 12 deficiency, and two incidental finding (transcobalamin II and unclassified Cbl defect). 2-Methylcitric acid was analyzed in all 103 samples and ranged between 0.1 and 89.4 µmol/l (reference range 0.04–0.36). Only 14 samples exceeded the set 2-methylcitric acid cut-off of 1.0 µmol/l, including the samples from all nine true positives. Conclusion By including 2-methylcitric acid in the screening algorithm, the positive predictive value of our primary and secondary screening targets improved from 8.7 to 64.3%. This would have eliminated 89 unnecessary referrals while maintaining 100% sensitivity.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découle