The effect of fetal gender on the false-positive rate of Down syndrome by maternal serum screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) To further explore if there is a difference in maternal serum levels of alpha-fetoprotein (AFP), human chorionic gonadotrophin (hCG) and estriol (uE3) between fetal genders. (2) To determine if these differences influence false-positive rates of Down syndrome screening in pregnancies with male or female fetuses. METHODS: This is a descriptive study of women screened at the Ontario Maternal Serum Screening program between 1993 and 1995. The women were grouped by fetal gender and ethnicity. Serum levels of the three markers and screening false-positive rates for Down syndrome were compared between fetal genders in women of different ethnicity respectively. RESULTS: Complete data were available for 110 306 pregnancies. In all three ethnic groups, MSAFP levels were significantly decreased and MShCG levels were significantly increased in women with female fetuses. The level of MSuE3 was similar between genders. The difference in false-positive rates of Down syndrome between genders was not statistically significant. CONCLUSIONS: This is the largest study comparing false-positive rates between fetal genders. In contrast to previous studies, the differences in the serum marker levels between fetal genders do not influence the false-positive rates 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 | 0,009 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».