Challenges in Diagnosis of Congenital Toxoplasmosis on Postimplementation of Minas Gerais Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital toxoplasmosis is both prevalent and severe in Brazil. The Minas Gerais Congenital Toxoplasmosis Control Program (PCTC-MG) used prenatal and neonatal screening to identify neonates at risk for congenital toxoplasmosis. This study aimed to evaluate the clinical and laboratory parameters used to diagnose the disease in this population. METHODS: This retrospective cohort study included children with suspected congenital toxoplasmosis who participated in the PCTC-MG between 2013 and 2020. RESULTS: A total of 347 children participated in the study; 228 had confirmed toxoplasmosis and 119 were excluded. The majority (314/347; 90.5%) underwent neonatal screening for IgM in filter paper (FP). Among these, 269/314 (85.7%) had positive or indeterminate results, with 186 (69.1%) confirmed infections, while 45/314 (14.3%) had nonreactive results, with 17 confirmed infections. There was an association between treatment during pregnancy (45/227; 19.8%) and a lower number of reagent IgM results in FP ( P = 0.002) and serum ( P = 0.001). A higher gestational age was associated with a higher proportion of IgM in the FP ( P = 0.001) and serum ( P = 0.004). Retinochoroiditis (73.2%; 167/228) and neurologic changes (36.9%; 75/203) were frequent in the infected children. The treatment decision was based on the presence of IgM/IgA (176/226; 77.9%), retinochoroiditis (45/226; 19.9%) or persistence/increase in IgG levels (4/226; 1.8%). CONCLUSIONS: Screening with specific and sensitive serology identified most, but not all, children with congenital toxoplasmosis. Ophthalmologic evaluations and neuroimaging are mandatory in this context. The absence of IgM in the FP did not exclude the diagnosis.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».