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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».