Diagnostic yield from routine metabolic screening tests in evaluation of global developmental delay and intellectual disability
Notice bibliographique
Résumé
Global developmental delay and intellectual disability (GDD/ID) affect 3% of the paediatric population. Although inborn errors of metabolism (IEM) are not a common cause of GDD/ID, early therapeutic intervention can improve neurodevelopmental manifestations. In 2012, a first-tier test panel, including specialized metabolic and routine chemistry tests, was piloted to community-based paediatricians in British Columbia with aims to achieve earlier diagnosis of treatable IEM. OBJECTIVE: The aim of this retrospective review was to evaluate the diagnostic yield from these first-tier tests in the 7 years before (2006 to 2012) and after (2013 to 2019) implementation at the community paediatrician level. RESULTS: Prior and postimplementation diagnostic yield of an IEM from first-tier metabolic testing was 9 out of 986 (0.91%) and 11 out of 4,345 children (0.25%), respectively. Disorders of creatine metabolism and organic acidurias were the most frequently established diagnoses in both time periods. No diagnoses were established through acylcarnitine copper/ceruloplasmin, lactate, or ammonia testing. Twenty out of 24 patients had specific neurological or other red flag signs in addition to GDD/ID. Four boys diagnosed with an x-linked creatine transporter defect (CTD) had speech-language delay as the most prominent finding. CONCLUSIONS: The expansion of first-tier metabolic testing to community-based paediatricians in BC did not yield an increase in IEM diagnoses. A modified first-tier test panel should be offered to patients with GDD/ID, neurologic, and/or red flag signs. Urine creatine testing in boys with speech-language delay warrants consideration to detect CTD.
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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 | 0,008 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».