International Newborn Screening: Where Are We in Saudi Arabia?
Notice bibliographique
Résumé
Newborn screening (NBS) programs are believed to play an important role in the decrease of infant mortality rates in many countries. This is achieved through offering early detection and treatment of many genetic as well as metabolic disorders prior to the onset of symptoms. Our paper examines NBS across seven diverse nations: Saudi Arabia, the United States, Japan, Singapore, Canada, Australia, and the United Kingdom. This paper discusses the diseases screened for by each country, latest additions, as well as future recommendations, when applicable. Employing a comparative approach, we conducted a comprehensive review of the most recent published literature on NBS programs in each country and subsequently examined their latest implemented NBS guidelines as outlined on their respective official government health sector websites. We then reviewed the economic feasibility of each of these programs and factors that affect implementation and overall benefit. While all six countries employ well-developed programs, variations are observed. Those variations are mainly attributed to disparities in access, resource scarcity, financial availability, as well as ethical and cultural considerations. From a local perspective, we recommend conducting further population-based studies to assess the epidemiological data in relation to the disease burden on the country's economy. Moreover, we recommend updating national and international guidelines to contain a more comprehensive approach on policies, operation, and sustainability to deliver a service through the lens of value-based healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».