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Enregistrement W4292432139 · doi:10.1007/s00431-022-04588-4

Biochemical testing for inborn errors of metabolism: experience from a large tertiary neonatal centre

2022· article· en· W4292432139 sur OpenAlexfundno aff
Esme Dunne, Daniel O’Reilly, Claire Murphy, Caoimhe Howard, Grainne Kelleher, Thomas Suttie, Michael A Boyle, Jennifer J. Brady, Ina Knerr, Afif El‐Khuffash

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College DublinHealth Research BoardHealth Service ExecutiveWellcome TrustIrish Research eLibraryChildren's Health FoundationCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésMedicineInborn error of metabolismPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inborn errors of metabolism are an individually rare but collectively significant cause of mortality and morbidity in the neonatal period. They are identified by either newborn screening programmes or clinician-initiated targeted biochemical screening. This study examines the relative contribution of these two methods to the identification of inborn errors of metabolism and describes the incidence of these conditions in a large, tertiary, neonatal unit. We also examined which factors could impact the reliability of metabolic testing in this cohort. This is a retrospective, single-site study examining infants in whom a targeted metabolic investigation was performed from January 2018 to December 2020 inclusive. Data was also provided by the national newborn screening laboratory regarding newborn screening diagnoses. Two hundred and four newborns received a clinician-initiated metabolic screen during the time period examined with 5 newborns being diagnosed with an inborn error of metabolism (IEM) (2.4%). Of the 25,240 infants born in the hospital during the period examined, a further 11 newborns had an inborn error of metabolism diagnosed on newborn screening. This produced an incidence in our unit over the time described of 6.34 per 10,000 births. This number reflects a minimum estimate, given that the conditions diagnosed refer to early-onset disorders and distinctive categories of IEM only. Efficiency of the clinician-initiated metabolic screening process was also examined. The only statistically significant variable in requiring repeat metabolic screening was early day of life (z-score = - 2.58, p = 0.0098). A total of 28.4% was missing one of three key metabolic investigation parameters of blood glucose, ammonia or lactate concentration with ammonia the most common investigation missing. While hypoglycemia was the most common clinical rationale for a clinician-initiated metabolic test, it was a poor predictor of inborn error of metabolism with no newborns of 25 screened were diagnosed with a metabolic disorder. CONCLUSION: Clinician-targeted metabolic screening had a high diagnostic yield given the relatively low prevalence of inborn errors of metabolism in the general population. Thoughts should be given to the rationale behind each targeted metabolic test and what specific metabolic disease or category of inborn error of metabolism they are concerned along with commencing targeted testing. WHAT IS KNOWN: • Inborn errors of metabolism are a rare but potentially treatable cause of newborn mortality and morbidity. • A previous study conducted in a tertiary unit in an area with limited newborn screening demonstrated a diagnostic yield of 5.4%. WHAT IS NEW: • Clinician-initiated targeted metabolic screening has a good diagnostic performance even with a more expanded newborn screening programme. • Further optimisation could be achieved by examining the best timing and also the rationale of metabolic testing in the newborn period.

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

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
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