A novel way of determining gestational age upon the birth of a child
Notice bibliographique
Résumé
reterm birth is the leading cause of infant morbidity and mortality globally [1].Determining whether an infant was born preterm can be challenging, especially in low-resource settings due to a paucity of prenatal care and dating ultrasounds, the unreliability of recall of last menstrual period, and recognised limitations of Ballard score and other newborn clinical assessment and anthropometric measurements [2].Accurate estimation of gestational age (GA) is important in informing the medical care of the newborn and accurately assessing neurocognitive development.GA dating is also necessary for population-level determination of preterm birth rates as well as appropriate resource and intervention allocations.There is a need for better data that provide robust estimates of the burden of preterm birth in low-resource settings. OPPORTUNITIES FROM METABOLIC GA TESTINGRecently, novel methods for establishing an infant's GA have emerged that may be able to overcome some of the existing limitations.One such approach involves using an established public health procedure, a heel prick blood spot typically used for newborn screening [3].Newborn screening is a routine practice in many high-income countries, wherein a blood spot is collected via heel prick from newborns to screen them for a variety of rare, treatable conditions.The blood spot is analysed to determine levels of several analytes including acylcarnitines, amino acids, and endocrine markers.Abnormalities in specific analytes or ratios of analytes may suggest an underlying disorder.Infants who are identified as "screen positive" for one or more of the screened conditions undergo confirmatory testing and, ideally, receive prompt, definitive treatment.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».