The urgent search for predictive biomarkers in the emerging era of universal congenital cytomegalovirus screening
Notice bibliographique
Résumé
acquisition of cytomegalovirus (CMV) represents the most common infectious cause of paediatric developmental disability. With a global prevalence of approximately 0.7%, congenital CMV (cCMV) infection can produce wide-ranging injury to the developing fetal and neonatal central nervous system, leading to microcephaly, intracranial calcifications, neuronal migration defects and damage to the developing cochlea and retina. Clinical sequelae include cerebral palsy, seizure disorder, intellectual disabilities, developmental delay, autism spectrum disorders, sensorineural hearing loss (SNHL) and visual impairment. It has been generally believed that most cCMV infections are asymptomatic in nature, and are not associated with long-term neurodevelopmental impairment. This dogma, however, has been called into question in the context of several state and provincial universal cCMV screening programmes that have been implemented in recent years in the United States and Canada. Moreover, the full spectrum of neurodevelopmental sequelae amongst asymptomatic cCMV cases is just starting to be recognized. Host and/or viral factors that predict which asymptomatic infants will have sequelae, including SNHL, are unknown. This review summarizes the current state of the art with respect to the search for predictive biomarkers that can inform the prognosis of asymptomatic cCMV, and aid in decision-making about therapeutic intervention.This article is part of the discussion meeting issue 'The indirect effects of cytomegalovirus infection: mechanisms and consequences'.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».