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Enregistrement W2964130819 · doi:10.3389/fmolb.2019.00066

A “One-Stop” Screening Protocol for Haemoglobinopathy Traits and Iron Deficiency in Sri Lanka

2019· article· en· W2964130819 sur OpenAlexaff
Angela Allen, Shiromi Perera, Luxman Perera, Rexan Rodrigo, Sachith Mettananda, Agnes Matope, Ishari Silva, Nizri Hameed, Christopher A. Fisher, Nancy F. Olivieri, D. J. Weatherall, Stephen Allen, Anuja Premawardhena

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésIron deficiencyMedicineSri lankaFerritinVenous bloodErythrocyte fragilityPediatricsGastroenterologyAnemiaInternal medicineSouth asia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The high frequencies of carriers of severe haemoglobinopathies and of iron deficiency in Southeast Asia require reliable and affordable tests to improve on current screening procedures. Objectives We evaluate a “one stop” approach using the THALCON dichlorophenolindophenol (DCIP) and one-tube osmotic fragility (OF) tests and measurement of Zinc Protoporphyrin (ZPP) to detect and distinguish HbE and β-thalassaemia traits from iron deficiency. We compare findings with current screening practice in Sri Lanka that relies on the identification of low mean red cell volume and/or mean red cell haemoglobin for this purpose. Methods Between November 2017 and May 2018, we undertook a cross-sectional survey of secondary school students in Gampaha district, Sri Lanka. The THALCON–DCIP and OF tests were compared to capillary electrophoresis (CE), used as a gold standard to detect haemoglobinopathies. ZPP was measured in whole blood. Plasma ferritin and C-reactive protein (CRP) were measured in students with a raised ZPP concentration. Results We collected venous blood samples from 1324/1332 (99.4%) students. The median age of the students was 17 (IQR 16-18) years, all were Sinhalese and 814/1324 (61.5%) were female. CE identified 3 students with HbE trait and 26 students with β-thalassaemia trait. The THALCON–DCIP test was positive only in the 3 students with HbE (sensitivity 100%, 95% CI 29.2-100.0; specificity 100%, 95% CI 99.7-100.0). The THALCON–OF test identified all 26 students with β-thalassaemia trait (sensitivity=100%, 95% CI 86.8-100.0) and 287 students with a normal CE result (specificity = 77.9%; 95% CI 75.5-80.1). It was also positive in 2/3 (66.7%) students with HbE trait. Iron deficiency (ZPP >70μmol/mol heme) was present in 118/1240 (9.5%) students with a normal haemoglobin genotype, all of whom had plasma ferritin <15 ng/ml and CRP <5 mg/L. Conclusion This one–stop approach offers reliable and affordable population screening for both haemoglobinopathy traits and iron deficiency in resource-limited settings where these conditions are common and ensures that iron supplements are targeted only to those who require them. Further work is warranted to refine the OF test to reduce the number of false positive results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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