Prevalence and risk of <scp>D</scp>own syndrome in monozygotic and dizygotic multiple pregnancies in <scp>E</scp>urope: implications for prenatal screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine risk of Down syndrome (DS) in multiple relative to singleton pregnancies, and compare prenatal diagnosis rates and pregnancy outcome. DESIGN: Population-based prevalence study based on EUROCAT congenital anomaly registries. SETTING: Eight European countries. POPULATION: 14.8 million births 1990-2009; 2.89% multiple births. METHODS: DS cases included livebirths, fetal deaths from 20 weeks, and terminations of pregnancy for fetal anomaly (TOPFA). Zygosity is inferred from like/unlike sex for birth denominators, and from concordance for DS cases. MAIN OUTCOME MEASURES: Relative risk (RR) of DS per fetus/baby from multiple versus singleton pregnancies and per pregnancy in monozygotic/dizygotic versus singleton pregnancies. Proportion of prenatally diagnosed and pregnancy outcome. STATISTICAL ANALYSIS: Poisson and logistic regression stratified for maternal age, country and time. RESULTS: Overall, the adjusted (adj) RR of DS for fetus/babies from multiple versus singleton pregnancies was 0.58 (95% CI 0.53-0.62), similar for all maternal ages except for mothers over 44, for whom it was considerably lower. In 8.7% of twin pairs affected by DS, both co-twins were diagnosed with the condition. The adjRR of DS for monozygotic versus singleton pregnancies was 0.34 (95% CI 0.25-0.44) and for dizygotic versus singleton pregnancies 1.34 (95% CI 1.23-1.46). DS fetuses from multiple births were less likely to be prenatally diagnosed than singletons (adjOR 0.62 [95% CI 0.50-0.78]) and following diagnosis less likely to be TOPFA (adjOR 0.40 [95% CI 0.27-0.59]). CONCLUSIONS: The risk of DS per fetus/baby is lower in multiple than singleton pregnancies. These estimates can be used for genetic counselling and prenatal screening.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».