OP02.01: Reliability of Doppler echocardiographic investigation in the diagnosis of fetuses with first degree atrioventricular block
Notice bibliographique
Résumé
Oral poster abstractsfetuses and 1040 fetuses with Down syndrome were included in the analysis.Data Extraction: Articles were independently selected, reviewed, and abstracted by 2 reviewers.For each study, the positive likelihood ratio (LR), negative LR, sensitivity, and specificity were calculated.Overall estimates of pooled positive LR, negative LR, sensitivity, specificity, and pooled odds ratio with 95% confidence intervals were calculated for absent nasal bone.Data Synthesis: When the absence of nasal bone was observed in the first trimester, the odds of Down syndrome increased 48-fold (positive LR, 48; 95% CI 29-79).When the nasal bone was seen, the risk of a fetus having Down syndrome was halved (negative LR, 0.44; 95%CI 0.33-0.59).The pooled estimates of sensitivity for detecting fetuses with Down syndrome was 65% (95% CI 61%-69%) and specificity was 99% (95% CI 98%-99%).The diagnostic odds ratio for absent nasal bone was 112 (95% CI 66-187).Conclusions: The absence of nasal bone when observed in the first trimester is a useful tool in distinguishing Down syndrome fetuses.The overall sensitivity of absent nasal bone allows us to use it as a practical marker for Down syndrome.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».