Closing the Gaps in Pediatric and Maternal Reference Standards for Biomarkers of Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Clinical biomarker assessment is integral to the diagnosis, prognostication, and monitoring of health and disease in pediatrics and during pregnancy. An understanding of the impact of dynamic physiological and metabolic adaptations throughout child growth and development as well as pregnancy on the circulating biochemistry is urgently needed to support evidence-based diagnostics. Inappropriate biomarker interpretation due to lack of high quality evidence significantly increases risk of misinformed clinical decision-making, with serious implications for mother and child. I postulate that pediatric and maternal reference values for the majority of routine and emerging clinical biomarkers change significantly during these periods, necessitating establishment of evidence-based reference intervals in these specific populations. Profiling of 78 biochemical and immunochemical parameters as well as 62 hematological parameters in healthy children and adolescents (birth to <19 years) was completed, resulting in a robust reference database of age- and sex-stratified pediatric reference intervals for clinical biomarkers of health and disease. Data mining techniques were also applied to interrogate a retrospective cohort of 120,000 healthy Canadian pregnant women and evaluate the influence of gestational age on 29 clinical biomarkers in uncomplicated pregnancy. A trimester-specific reference database for biochemical and hematological parameters was established and findings were validated in a newly derived prospective cohort of 104 healthy pregnant women. Findings revealed dynamic reference value patterns across the pediatric and gestational periods for biomarkers of renal, hepatic, thyroid, cardiac, inflammatory, and hematological function, supporting the urgent need for evidence-based reference intervals to improve laboratory assessment and clinical decision making in pediatric and maternal 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».