An algorithm for the prenatal detection of chromosome anomalies by QF‐PCR and G‐banded analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine in theory the clinical utility of a prenatal algorithm that uses rapid aneuploidy detection in all cases and G-banded analysis for selected cases (RAD/G algorithm). METHODS: Over a 4-year period, amniotic fluid samples were prospectively assigned into RAD (limited analysis) or RAD/G (intensive analysis) categories based upon the likelihood of the fetus having a chromosome anomaly. The samples were cultured and analyzed by standard cytogenetic methods. The rates of clinically significant chromosomal anomalies potentially undetectable by the RAD/G algorithm were calculated. RESULTS: The karyotype was normal in 3861/4054 (95.24%) cases and abnormal in 193 (4.76%). From these data, the detection rate of the RAD/G algorithm was 87.6% if all abnormalities detected by G-banding were taken into consideration and 97.6% if abnormalities having reduced predictive value were excluded (balanced rearrangements and most mosaic cases). CONCLUSIONS: Compared to G-banding alone, the RAD/G algorithm has a reduction in sensitivity due to undetectable abnormalities and mosaicism in the RAD group. However, it provides a rapid and inexpensive alternative to traditional G-banded analysis, and might be more appropriate for patients with uncomplicated, low risk pregnancies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».