Identification of trisomy 18, trisomy 13, and Down syndrome from maternal plasma
Notice bibliographique
Résumé
Current prenatal diagnosis for fetal aneuploidies (including trisomy 21 [T21]) generally relies on an initial biochemical serum-based noninvasive prenatal testing (NIPT) after which women who are deemed to be at high risk are offered an invasive confirmatory test (amniocentesis or chorionic villi sampling for a fetal karyotype), which is associated with a risk of fetal miscarriage. Recently, genomics-based NIPT (gNIPT) was proposed for the analysis of fetal genomic DNA circulating in maternal blood. The diffusion of this technology in routine prenatal care could be a major breakthrough in prenatal diagnosis, since initial research studies suggest that this novel approach could be very effective and could reduce substantially the number of invasive procedures. However, the limitations of gNIPT may be underappreciated. In this review, we examine currently published literature on gNIPT to highlight advantages and limitations. At this time, the performance of gNIPT is relatively well-documented only in high-risk pregnancies for T21 and trisomy 18. This additional screening test may be an option for women classified as high-risk of aneuploidy who wish to avoid invasive diagnostic tests, but it is crucial that providers carefully counsel patients about the test's advantages and limitations. The gNIPT is currently not recommended as a first-tier prenatal screening test for T21. Since gNIPT is not considered as a diagnostic test, a positive gNIPT result should always be confirmed by an invasive test, such as amniocentesis or chorionic villus sampling. Validation studies are needed to optimally introduce this technology into the existing routine workflow of prenatal care.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».