Triploidy identified through second‐trimester serum screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the maternal serum marker patterns of triploid pregnancies and estimate the second-trimester prevalence of triploidy. METHODS: Forty-two cases of triploidy were identified in six serum screening programmes, five in the United Kingdom, one in Canada. This study describes the serum marker patterns, serum screening results for Down syndrome, trisomy 18 and open neural tube defects, and maternal age of these triploidy cases. The risk cut-off levels were > or = 1 in 250 for Down syndrome, > or =2.5 MoMs alpha-fetoprotein for open neural tube defects and > or =1:100 for trisomy 18 screening. The estimated second-trimester prevalence of triploidy was based on 22 triploidy cases ascertained in 599 934 pregnancies from three routine screening programmes, which attempted complete ascertainment of aneuploidy cases. RESULTS: The observed second-trimester rate of triploidy was 0.37 per 10 000 fetuses. Two different serum marker patterns were seen in triploid pregnancies, distinguished from each other by typically very high or very low levels of total hCG or free beta-hCG. The median maternal ages were respectively 33 years for triploidy with human chorionic gonadotrophin levels < 1.0 MoM, and 26 years for those with hCG levels > or =1.0 MoM. Fifty-seven percent of the pregnancies with a triploid fetus had a risk estimate > or =1:100 for trisomy 18 alone, 10% had an alpha-fetoprotein > or =2.5 MoM, 5% were screen positive for Down syndrome alone, and 19% had an increased risk or positive results for more than one anomaly. CONCLUSION: The simultaneous use of maternal serum tests designed to screen prenatally for Down syndrome, neural tube defects, and an increased risk of trisomy 18 resulted in a screen-positive result for 90% of pregnancies with triploidy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».