Serum Newborn Screening Blood Metabolites Are not Associated With Childhood-onset Inflammatory Bowel Disease: A Population-based Matched Case-control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Originally used for screening of inborn errors of metabolism, routine metabolite profiles of newborns have also been associated with prematurity and some childhood diseases. We sought to determine whether metabolites measured during routine newborn screening could identify infants who develop inflammatory bowel disease (IBD) in childhood. METHODS: We conducted a population-based matched case-control study using health administrative data from Ontario, Canada. Children born 2006 to 2015 with IBD were identified using a validated algorithm and matched to 5 controls based on birth date, sex, rural/urban household, and mean neighborhood income quintile at birth. Cases and controls were linked deterministically to metabolic profiles from Newborn Screening Ontario. We fit a lasso penalized logistic regression model and used 10-fold cross-validation to obtain internally valid performance measures. Models included metabolites, amino acids, and endocrine markers. Models also included ratios of metabolites, gestational age, birth weight, mode of delivery, age at serum collection, maternal age at delivery, maternal history of IBD, and parity. RESULTS: Three hundred eight cases of IBD, diagnosed at 5.5 ± 2.8 years, were matched to 1540 controls. No individual metabolites were associated with IBD. The c-statistic was 0.50 for the training data. After 10-fold cross-validation the C statistic was 0.50, indicating no significant association between metabolites and IBD diagnosis. CONCLUSIONS: Newborn screening serum metabolites could not identify children who will develop IBD in this population-based cohort. Future studies with an expanded panel of metabolites may provide improved prediction of IBD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».