Second and first trimester estimation of risk for Down syndrome: implementation and performance in the SAFER study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Document patient choices and screening performance (false positive and detection rates) when three improved Down syndrome screening protocols were introduced coincidentally. METHOD: Second-trimester 'triple marker' screening was expanded by adding second-trimester dimeric inhibin-A (four-marker), with or without first-trimester pregnancy-associated plasma protein-A (five-marker). Nuchal translucency (NT) measurements were included when available from accredited sonographers (six-marker). For assigning risk, two sets of marker distribution parameters were evaluated. RESULTS: Over 3.5 years, 8571 women enrolled (median age 30.6 years). Uptake of the four-, five- and six-marker protocols was 18%, 46% and 36%, respectively. Of those selecting an integrated test (five or six markers), 9.7% did not provide the second trimester serum sample. False positive rates decreased with added markers (5.2%, 5.1% and 2.5%, respectively) and varied between the two parameter sets, while detection remained high. Overall, 21 of 23 cases were detected (91%, 95% CI 73-98%) at a 4.2% false positive rate (95% CI 3.3-5.1%). CONCLUSIONS: Integrated screening protocols were chosen 4.6 times more often than four-marker screening (82% vs. 18% uptake). Overall detection was higher and false positives lower, consistent with recent guidelines. Important performance factors include gestational dating method, risk cut-off, and the parameter set used to assign risk.
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 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 | 0,030 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».