Clinical features at diagnosis of sickle cell disease prior to universal newborn screening in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Sickle cell disease (SCD) is an inherited multisystem disorder with complications starting in the first year of life. Newborn screening (NBS) can identify infants with SCD and is associated with decreased morbidity and mortality. Variation in availability of NBS in Canada, and lack of standardized screening for immigrant children, may lead to delayed diagnosis. Methods: This was a retrospective cohort study of 126 children aged 0-18 years with SCD registered with the SCD clinic at the Alberta Children's Hospital between January 2003 and January 2018, prior to province-wide universal NBS for SCD. Patient demographic information, circumstances of diagnosis, and other contextual information were collected from patient health records. Descriptive statistics were used to summarize data, with Mood's median test used to compare medians between groups. Results: Forty-three (35%) patients were born in Alberta. Patients were mostly (95.3%) of African descent. Of patients born in Alberta, 63% (26/43) were diagnosed at >12 months of age, with a median age at diagnosis of 18 months (IQR = 4-39). This was significantly older (P < 0.001) than children born in the USA or in Canadian provinces with SCD NBS programs, where the median age at diagnosis was zero months (N = 36). Of the 42% of patients born outside North America, 64% were diagnosed following an acute complication. Conclusions: This study highlights the importance of NBS for early detection and management of SCD, and the importance of screening at-risk immigrants who may not have received NBS for SCD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».