Health-care providers’ perspectives on uncertainty generated by variant forms of newborn screening targets
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the public health successes of newborn bloodspot screening, uncertainty associated with variant forms of primary screening targets has led to discrepancies in medical management. This study explored health-care providers' approaches to managing atypical forms of inherited metabolic diseases (IMDs) in the absence of evidence-based guidelines. METHODS: Semistructured telephone interviews were conducted with metabolic specialists. 3-Methylcrotonyl CoA deficiency and variant forms of phenylketonuria, biotinidase deficiency, and fatty acid oxidation disorders were considered. Data were analyzed inductively and deductively using a novel taxonomy of uncertainty. RESULTS: Health-care providers (n = 12) navigate diagnostic, prognostic, and therapeutic challenges of uncertainty while interpreting patient and family attitudes, preferences, and ideas in the care of children with these result types. Participants explained the limits of classifying mild and atypical metabolic phenotypes. Participants also described the challenge of finding balance between cautious care and overmedicalization. Developing consistent care plans and honest communication with families were perceived as effective strategies when navigating uncertainty. CONCLUSION: Providers' experiences suggest a need for transparent and accessible guidelines that account for challenges associated with uncertainty generated by screening. Timely consideration of this challenge is warranted with increasing emergence of genotype-first approaches to screening.
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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 | 0,031 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».