Expanded Newborn Screening Program in Saudi Arabia: Incidence of screened disorders
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To address the implementation of the National Newborn Screening Program (NBS) in Saudi Arabia and stratify the incidence of the screened disorders. METHODS: A retrospective study conducted between 1 August 2005 and 31 December 2012, total of 775 000 newborns were screened from 139 hospitals distributed among all regions of Saudi Arabia. The NBS Program screens for 16 disorders from a selective list of inborn errors of metabolism (IEM) and endocrine disorders. Heel prick dry blood spot samples were obtained from all newborns for biochemical and immunoassay testing. Recall screening testing was performed for Initial positive results and confirmed by specific biochemical assays. RESULTS: A total of 743 cases were identified giving an overall incidence of 1:1043. Frequently detected disorders nationwide were congenital hypothyroidism and congenital adrenal hyperplasia with an incidence of 1:7175 and 1:7908 correspondingly. The highest incidence among the IEM was propionic acidaemia with an incidence rate of 1:14 000. CONCLUSION: The article highlights the experience of the NBS Program in Saudi Arabia and providing data on specific regional incidences of all the screened disorders included in the programme; and showed that the incidence of these disorders is one of the highest reported so far world-wide.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».