P9 Early identification of risk for fetal alcohol spectrum disorders: A systematic review of biomarkers of prenatal alcohol exposure
Notice bibliographique
Résumé
Aim Diagnosis of fetal alcohol spectrum disorders (FASD) is often complicated by missing or unreliable information about alcohol exposure in-utero. Objective measurement of prenatal alcohol exposure is essential for identifying children at risk of FASD to support diagnosis and early intervention. Biomarkers have been advocated for use in population based screening programmes and feature as a recommended method within the Canadian National Screening Toolkit for FASD. However, their validity has not been comprehensively evaluated. This study aimed to systematically review the validity of objective measures of prenatal alcohol exposure. Methods We searched 13 electronic databases and supplementary sources to identify relevant studies published between January 1990 and October 2015. Eligible studies provided data about the validity of biomarkers within maternal and neonatal biological matrices for the detection of prenatal alcohol exposure. We excluded animal studies and non-English language publications. Methodological quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool (QUADAS-2) and evidence was synthesised using narrative analysis. Results Twelve studies met inclusion criteria. Most (8) studies investigated objective measures of heavy prenatal alcohol exposure and included pregnant women and neonates from high risk settings, such as substance misuse clinics. Test performance varied widely for biomarkers in meconium (7 studies, sensitivity 4% to 100%, specificity 13% to 98%), maternal blood (4 studies, sensitivity 0% to 100%, specificity 79% to 100%), maternal hair (2 studies, sensitivity 19% to 85%, specificity 79% to 86%) maternal urine (2 studies, sensitivity 15%, specificity 97% to 100%) and biomarker test batteries (2 studies sensitivity 22% to 50%, specificity 56% to 97%). Placental biomarkers demonstrated 82% sensitivity and 83% to 94% specificity in one study. Selected outcomes are presented in Figure 1. Methodological quality assessment suggested a high risk of bias within included studies due to the use of self-report reference standards and selective outcome reporting (Figure 2). Conclusions Current evidence is insufficient to support the use of objective measures for prenatal alcohol exposure screening in practice. Biomarkers in meconium and placental tissue may be the most promising candidates for future research and require validation in population based studies.
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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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».