Postnatal gestational age estimation via newborn screening analysis: application and potential
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Preterm birth is a major global health concern, contributing to 35% of all neonatal deaths in 2016. Given the importance of accurately ascertaining estimates of preterm birth and in light of current limitations in postnatal gestational age (GA) estimation, novel methods of estimating GA postnatally in the absence of prenatal ultrasound are needed. Previous work has demonstrated the potential for metabolomics to estimate GA by analyzing data captured through routine newborn screening.Areas covered: Circulating analytes found in newborn blood samples vary by GA. Leveraging newborn screening and demographic data, our group developed an algorithm capable of estimating GA postnatally to within approximately 1 week of ultrasound-validated GA. Since then, we have built on the model by including additional analytes and validating the model’s performance through internal and external validation studies, and through implementation of the model internationally.Expert opinion: Currently, using metabolomics to estimate GA postnatally holds considerable promise but is limited by issues of cost-effectiveness and resource access in low-income settings. Future work will focus on enhancing the precision of this approach while prioritizing point-of-care testing that is both accessible and acceptable to individuals in low-resource settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».