Rapid testing versus karyotyping in Down's syndrome screening: cost-effectiveness and detection of clinically significant chromosome abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
In all, 80% of antenatal karyotypes are generated by Down's syndrome screening programmes (DSSP). After a positive screening, women are offered prenatal foetus karyotyping, the gold standard. Reliable molecular methods for rapid aneuploidy diagnosis (RAD: fluorescence in situ hybridization (FISH) and quantitative fluorescence PCR (QF-PCR)) can detect common aneuploidies, and are faster and less expensive than karyotyping.In the UK, RAD is recommended as a standalone approach in DSSP, whereas the US guidelines recommend that RAD be followed up by karyotyping. A cost-effectiveness (CE) analysis of RAD in various DSSP is lacking. There is a debate over the significance of chromosome abnormalities (CA) detected with karyotyping but not using RAD. Our objectives were to compare the CE of RAD versus karyotyping, to evaluate the clinically significant missed CA and to determine the impact of detecting the missed CA. We performed computer simulations to compare six screening options followed by FISH, PCR or karyotyping using a population of 110948 pregnancies. Among the safer screening strategies, the most cost-effective strategy was contingent screening with QF-PCR (CE ratio of $24084 per Down's syndrome (DS) detected). Using karyotyping, the CE ratio increased to $27898. QF-PCR missed only six clinically significant CA of which only one was expected to confer a high risk of an abnormal outcome. The incremental CE ratio (ICER) to find the CA missed by RAD was $66608 per CA. These costs are much higher than those involved for detecting DS cases. As the DSSP are mainly designed for DS detection, it may be relevant to question the additional costs of karyotyping.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».