10 Optimizing implementation and continuous monitoring of a newborn screening program for severe combined immunodeficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Severe Combined Immunodeficiency (SCID) is an inborn error of immunity characterized by severely low T cell levels and function. Early diagnosis is essential to prevent serious infections and improve outcomes. Newborn screening (NBS) for SCID provides a way to detect SCID and other conditions associated with T cell lymphopenia in the neonatal period. Objectives 1) Optimize the implementation of a NBS program for SCID in British Columbia (BC), Canada; and 2) create a systematic method for monitoring the diagnoses and outcomes of infants with a positive screen to facilitate continuous improvement of the NBS program. Design/Methods An interdisciplinary working group comprised of immunologists, biochemical geneticists, and hematopathologists met at regular intervals prior to and after implementing NBS for SCID in BC. We developed an algorithm for the evaluation and initial management of infants with an abnormal NBS for SCID based on literature review and local expert consensus. Using a REDCap database, we tracked the prevalence, evaluation, diagnoses and outcomes of infants with a positive NBS. The database also monitored diagnoses and outcomes of children referred to Immunology outside of the NBS program. Plan-do-study-act cycles included creation of clinical and educational guidelines on SCID, optimization of abnormal NBS cut-off values, and reflex chromosomal microarray (CMA) testing of infants with confirmed T cell lymphopenia. Results Between October 3, 2022 and June 16, 2023, 28,816 initial samples were tested, and 30 infants had a positive screen for SCID. Of the 30 infants, 10 were ultimately diagnosed with conditions associated with T cell lymphopenia. Diagnosis led to avoidance of live viral vaccines and implementation of infection precaution measures. No infants experienced complications related to live viral vaccine administration, compared to 1 case in the preceding 12 months prior to NBS implementation. In February 2023, the threshold for an abnormal NBS was adjusted to achieve the goal positive screen frequency of 0.1%. Performing reflex CMA testing on infants with confirmed T cell lymphopenia led to rapid diagnosis of chromosomal microdeletion syndromes, avoiding unnecessary second tier testing. Since implementing NBS for SCID in BC, there have been no cases of SCID diagnosed outside of the NBS program. Conclusion Establishing an interdisciplinary working group and clinical database facilitated the smooth integration and continuous improvement of NBS for SCID in BC. This model can be applied to other healthcare systems to support teams and ensure the best possible outcomes for affected patients.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».