Newborn Screening Conditions: Early Intervention and Probability of Developmental Delay
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study is to explore which newborn screening (NBS) conditions are automatically eligible for early intervention (EI) across states and to determine the extent to which each disorder should automatically qualify for EI because of a high probability of developmental delay. METHODS: We examined each state's EI eligibility policy and reviewed the literature documenting developmental outcomes for each NBS condition. Using a novel matrix, we assessed the risk of developmental delay, medical complexity, and risk of episodic decompensation, revising the matrix iteratively until reaching consensus. Three NBS conditions (biotinidase deficiency, severe combined immunodeficiency, and propionic acidemia) are presented in detail as examples. RESULTS: Most states (88%) had Established Conditions lists to autoqualify children to EI. The average number of NBS conditions listed was 7.8 (range 0-34). Each condition appeared on average in 11.7 Established Conditions lists (range 2-29). After the literature review and consensus process, 29 conditions were likely to meet national criteria for an Established Condition. CONCLUSION: Despite benefiting from NBS and timely treatment, many children diagnosed with NBS conditions are at risk for developmental delays and significant medical complexity. The results demonstrate a need for more clarity and guidance regarding which children should qualify for EI. We suggest that most NBS conditions should automatically qualify based on the probability of resulting in a developmental delay. These findings suggest a future opportunity for collaboration between NBS and EI programs to create a consistent set of Established Conditions, potentially expediate referrals of eligible children, and streamline children's access to EI services.
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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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».