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Enregistrement W3029879967 · doi:10.1002/acn3.51076

Utility of metabolic screening in neurological presentations of infancy

2020· article· en· W3029879967 sur OpenAlexaff
Djurdja Djordjevic, Etsuko Tsuchiya, Megan B. Fitzpatrick, Neal Sondheimer, James J. Dowling

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensAmgen (Canada)University of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypotoniaNewborn screeningPediatricsMetabolic disorderDecompensationBiotinidase deficiencyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The first-line use of specialized metabolic screening laboratories in the investigation of hypotonia and/or developmental delay remains a standard practice despite lack of supporting evidence. Our study aimed to address the utility of such testing by determining the proportion of patients whose diagnosis was directly supported by metabolic screening. METHODS: We performed a retrospective chart review study of 164 patients under age one who had screening metabolic laboratory testing done within the time period of one calendar year. RESULTS: Of patients screened, 9/164 (5.5%) had diagnoses supported by metabolic testing (two with nonketotic hyperglycinemia, three with ornithine transcarbamylase deficiency, one with propionic acidemia, one with a congenital disorder of glycosylation, one with D-bifunctional protein deficiency, and one with GM1 Gangliosidosis). Of patients specifically evaluated for hypotonia and/or developmental delay, 5/79 (6.3%) were diagnosed with the aid of metabolic testing. All patients with positive screens presented with acute decompensation. Outside of this subgroup of high-risk patients, no patients were diagnosed using metabolic testing. Screening laboratories were also ineffective in an outpatient setting, identifying only one of the seven outpatients who was ultimately diagnosed with an inborn error of metabolism. CONCLUSIONS: These findings demonstrate that the yield of specialized metabolic screening testing is extremely low in infants with hypotonia and/or developmental delay, approaching zero outside of the specific setting of clinical decompensation or multi-system involvement. Furthermore, many outpatient cases of IEM are not identified by screening studies. This information will help guide the diagnostic evaluation of hypotonia and/or global developmental delay.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,407
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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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