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Enregistrement W2089123634 · doi:10.1002/pd.1321

The influence of risk estimates obtained from maternal serum screening on amniocentesis rates

2005· article· en· W2089123634 sur OpenAlexaffabout
Valerie Martina Mueller, Tianhua Huang, Anne Summers, Stephanie Winsor

Notice bibliographique

RevuePrenatal Diagnosis · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensNorth York General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmniocentesisMedicineObstetricsPregnancyGynecologyPrenatal diagnosisFetusBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the influence of Down syndrome risk estimates obtained from maternal serum screening (MSS) on women's choices regarding amniocentesis. METHODS: Women who screened positive for Down syndrome by an Ontario MSS program between 1993 and 1998 were grouped on the basis of their risk estimate and ethnicity. Amniocentesis uptake rates between the groups were compared in order to determine how the MSS risk estimate influenced uptake. RESULTS: Analysis of 16 792 women showed that amniocentesis uptake rates increased as the estimated risk increased. Uptake in women < or = 35 was higher than that for older women (70% vs 60%, p = 0.001). Uptake in Caucasian and Asian women was higher than the uptake in Black women (67% vs 49%, p = 0.001). Women aged 35 years or older were more likely to proceed with amniocentesis if the MSS risk estimate was higher than their age-specific risk. CONCLUSION: The increase in amniocentesis rate paralleled the increase in MSS risk estimate for Down syndrome. Risk-specific amniocentesis rates are higher in women aged less than 35 years. Women aged 35 years or older whose risk estimate by MSS is lower than their age-specific risk are less likely to opt for amniocentesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,187
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,187
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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