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Enregistrement W2735883109 · doi:10.1530/eje-17-0107

Are lower TSH cutoffs in neonatal screening for congenital hypothyroidism warranted?

2017· review· en· W2735883109 sur OpenAlexaff
Samantha J. Lain, Caroline Trumpff, Scott D. Grosse, Antonella Olivieri, Guy Van Vliet

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Endocrinology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésCongenital hypothyroidismNewborn screeningMedicineNeurocognitivePopulationPediatricsThyroid-stimulating hormoneIodine deficiencyPrimary careEndocrinologyInternal medicineThyroidPsychiatryCognitionFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When newborn screening (NBS) for congenital hypothyroidism (CH) using thyroid-stimulating hormone (TSH) as a primary screening test was introduced, typical TSH screening cutoffs were 20-50 U/L of whole blood. Over the years, lowering of TSH cutoffs has contributed to an increased prevalence of detected CH. However, a consensus on the benefit deriving from lowering TSH cutoffs at screening is lacking. The present paper outlines arguments both for and against the lowering of TSH cutoffs at NBS. It includes a review of recently published evidence from Australia, Belgium and Italy. A section focused on economic implications of lowering TSH cutoffs is also provided. One issue that bears further examination is the extent to which mild iodine deficiency at the population level might affect the association of neonatal TSH values with cognitive and developmental outcomes. A debate on TSH cutoffs provides the opportunity to reflect on how to make NBS for CH more effective and to guarantee optimum neurocognitive development and a good quality of life to babies with mild as well as with severe CH. All authors of this debate article agree on the need to establish optimal TSH cutoffs for screening programs in various settings and to ensure the benefits of screening and access to care for newborns worldwide.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations98
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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