Performance of a Three-Tier (IRT-DNA-IRT) Cystic Fibrosis Screening Algorithm in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Newborn screening for Cystic Fibrosis has been implemented in most programs worldwide, but the approach used varies, including combinations of immunoreactive trypsinogen (IRT) and CFTR mutation analysis on one or more specimens. The British Columbia (BC) newborn screening program tests ~45,000 infants per year in BC and the Yukon Territory, covering almost 1.5 million km2 in western Canada. CF screening was initiated using an IRT-DNA-IRT approach with a second bloodspot card at 21 days of age for all CFTR mutation heterozygotes and any non-carriers in the top 0.1% for IRT. This second IRT was implemented to avoid sweat testing of infants without persistent hypertrypsinemia, reducing the burden of travel for families. Over nine years (2010–2018), 401,977 infants were screened and CF was confirmed in 76, and a further 28 were deemed CF screen positive inconclusive diagnosis (CFSPID). Day 21 IRT was normal in 880 CFTR mutation carriers who were quoted a very low CF risk and offered optional sweat testing. Only 13% of families opted for sweat testing and a total of 1036 sweat tests were avoided. There were six false negative CF cases (and three CFSPID) due to a low initial IRT or no CFTR mutations. Although one CFSPID case had a normal repeat IRT result, the addition of the day 21 IRT did not contribute to any CF false negatives.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».