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Enregistrement W4393411210 · doi:10.1089/derm.2023.0233

Neonatal Filaggrin Genetic Screening and Counseling to Prevent Atopic Dermatitis in High-Risk Infants

2024· article· en· W4393411210 sur OpenAlexvenueno aff
Hanying Chen, Chih‐Ling Chen, Yuhui Wu, Tze‐Kang Lin, Yi‐Ning Su, Yue Leon Guo, Shin‐Yu Lin, Chien‐Nan Lee

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGenetic counselingAtopic dermatitisFilaggrinPediatricsSkin barrierRisk stratificationGenetic testingDermatologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Mutations in filaggrin (FLG), the gene that codes for the skin barrier protein, have been shown to be associated with atopic dermatitis (AD). Objective: The objectives of this study were to determine the effects of genetic counseling and parental education on infants at a high risk of AD. Methods: We enrolled 7521 newborns in Taiwan from January 1, 2016, to March 30, 2020, and all of them received genetic testing encompassing 20 known FLG mutations. The genetic counseling and AD prevention and care team consisted of pediatricians, dermatologists, social workers, and genetic counselors. The counseling was arranged for at least 30 minutes within 45 days after delivery. Results: A total of 2963 high-risk infants (39.4%) were identified. Homozygous c.1432C>T was the most commonly identified mutation. A total of 418 neonates' parents were stratified into counseling and noncounseling groups, where the effect of parental education was evaluated. The genetically stratified parental education program was effective in preventing AD development by 63.3% in high-risk infants before 12 months of life ( P < 0.0001). Conclusion: Genetic stratification and parental education are effective in preventing the development of AD in high-risk infants before 12 months of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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