Benchmarking outcomes in the Neonatal Intensive Care Unit: Cytogenetic and molecular diagnostic rates in a retrospective cohort
Notice bibliographique
Résumé
Genetic disease and congenital anomalies continue to be a leading cause of neonate mortality and morbidity. A genetic diagnosis in the neonatal intensive care unit (NICU) can be a challenge given the associated genetic heterogeneity and early stage of a disease. We set out to evaluate the outcomes of Medical Genetics consultation in the NICU in terms of cytogenetic and molecular diagnostic rates and impact on management. We retrospectively reviewed 132 charts from patients admitted to the NICU who received a Medical Genetics diagnostic evaluation over a 2 year period. Of the 132 patients reviewed, 26% (34/132) received a cytogenetic or molecular diagnosis based on the Medical Genetics diagnostic evaluation; only 10% (13/132) received a diagnosis during their admission. The additional 16% (21 patients) received their diagnosis following NICU discharge, but based on a genetic test initiated during hospital-stay. Mean time from NICU admission to confirmed diagnosis was 24 days. For those who received a genetic diagnosis, the information was considered beneficial for clinical management in all, and a direct change to medical management occurred for 12% (4/32). For those non-diagnosed infants seen in out-patient follow-up clinic, diagnoses were made in 8% (3/37). The diagnoses made post-discharge from the NICU comprised a greater number of Mendelian disorders and represent an opportunity to improve genetic care. The adoption of diagnostic tools, such as exome sequencing, used in parallel with traditional approaches will improve rate of diagnoses and will have a significant impact, in particular when the differential diagnosis is broad.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».