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Enregistrement W4413108199 · doi:10.1542/peds.2025-073192

Evidence Regarding Duchenne Muscular Dystrophy Newborn Screening

2025· article· en· W4413108199 sur OpenAlexaff
Alex R. Kemper, Wendy K. K. Lam, Jelili Ojodu, Elizabeth Jones, Hadley Stevens Smith, Anne Marie Comeau, Susan Tanksley, Margie Ream, Susan J. Gross

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensNewborn Screening Ontario
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNationwide Children's HospitalMuscular Dystrophy AssociationNew York State Department of HealthNew York State Department of Health - Wadsworth CenterCase Western Reserve University
Mots-clésMedicineDuchenne muscular dystrophyNewborn screeningPediatricsMuscular dystrophyInternal medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variants in the DMD gene, located on the X chromosome, cause Duchenne muscular dystrophy (DMD) and Becker muscular dystrophy (BMD). DMD reportedly affects about 2 per 10,000 newborn males, leading to progressive weakness and premature death, typically from respiratory or cardiac complications. The average age of diagnosis in the United States (US) over the past four decades has been 4.5 to 5 years. The availability of targeted therapies and the long diagnostic odyssey have led to advocacy for newborn screening (NBS). Studies of caregivers of children with DMD describe support for NBS. Meeting abstracts, which may have bias, suggest earlier identification in a child following DMD diagnosis in an older brother improves outcomes. Ohio and Minnesota include DMD NBS, and other states are planning implementation. DMD NBS is based on measuring the muscle isoform of creatine kinase (CK-MM), which is elevated due to muscle damage. Infants with borderline CK-MM levels can be retested after at least one week to determine if elevations are birth related. Molecular analysis in infants with significantly elevated CK-MM can identify DMD variants associated with DMD or BMD. Screening accuracy depends on the testing algorithm. Although treatment with glucocorticoids or related medications can improve outcomes for DMD despite side effects, the optimal age of initiation is unclear. Efficacy of the Food and Drug Administration-approved gene therapy has not been established, and it has a rare risk of hepatotoxicity. Genotype-specific exon-skipping medications, indicated for 27% of cases, may improve outcomes, but clinical benefit is not definitively established.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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