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Enregistrement W258878952 · doi:10.1023/a:1005622728805

Differentiation of hair growth cycle from scalp hair roots for the diagnosis of glucose‐6‐phosphate dehydrogenase deficiency in neonates

2000· article· en· W258878952 sur OpenAlexfundno aff
Shin‐Yu Lin, Dau-Ming Niu, Mei‐Jane Li, Chun-Pin Tu, Heng-Yi Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Inherited Metabolic Disease · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésScalpHair growthHair diseaseDehydrogenaseUrineBiologyChemistryMedicineEndocrinologyInternal medicineDermatologyPhysiologyEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hair analysis can be used as a screening tool in the diagnosis of genetic diseases. The scalp hair roots of 67 normal neonates and 39 neonates with glucose-6-phosphate dehydrogenase (G6PD) deficiency were analysed using Fourier transform infrared (FT-IR) microspectroscopy to differentiate the stages of the hair growth cycle and to diagnose the genetic disorder on the basis of spectral differences. We have demonstrated that FT-IR microspectroscopy is a rapid and effective noninvasive diagnostic method to differentiate scalp hair roots of normal neonates into the anagen, catagen or telogen phases of the hair growth cycle, using IR spectral differences within the 3000-2800 cm(-1) region and the IR peak area ratio of 2854 cm(-1)/2873 cm(-1) or 1084 cm(-1)/amide II band (p<0.001). Moreover, G6PD-deficient neonates could be accurately diagnosed from telogen phase hair roots owing to significant differences in IR peak area ratios of 2854 cm(-1)/2873(-1) or 1084 cm(-1)/amide II band compared to normal values in healthy neonates. The result suggests that the application of FT-IR microspectroscopy may be capable not only of differentiating the hair growth cycle into anagen, categen or telogen phases but also of detecting G6PD deficiency. Hair root analysis promises to be a useful complement to serum and urine analysis in the diagnosis of genetic diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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