Association between newborn screening analytes and hypoxic ischemic encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) is a major cause of neonatal mortality and morbidity. Our study sought to examine whether patterns of newborn screening analytes differed between infants with and without neonatal HIE in order to identify opportunities for potential use of these analytes for diagnosis in routine clinical practice. We linked a population-based newborn screening registry with health databases to identify cases of HIE among term infants (≥37 weeks' gestation) in Ontario from 2010-2015. Correlations between HIE and screening analytes were examined using multivariable logistic regression models containing clinical factors and individual screening analytes (acyl-carnitines, amino acids, fetal-to-adult hemoglobin ratio, endocrine markers, and enzymes). Among 731,841 term infants, 3,010 were diagnosed with HIE during the neonatal period. Multivariable models indicated that clinical variables alone or in combination with hemoglobin values were not associated with HIE diagnosis. Although the model was improved after adding acyl-carnitines and amino acids, the ability of the model to identify infants with HIE was moderate. Our findings indicate that analytes associated with catabolic stress were altered in infants with HIE; however, future research is required to determine whether amino acid and acyl-carnitine profiles could hold clinical utility in the early diagnosis or clinical management of HIE. In particular, further research should examine whether cord blood analyses can be used to identify HIE within a clinically useful timeframe or to guide treatment and predict long-term health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».