Neonatal Filaggrin Genetic Screening and Counseling to Prevent Atopic Dermatitis in High-Risk Infants
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».