Increasing the Detection Rate of Congenital Heart Disease During Routine Obstetric Screening Using Cine Loop Sweeps
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to demonstrate an increase in the detection rate of fetal cardiac defects using 2 cine loop sweeps. METHODS: Image reviewers examined a series of 93 cases randomly sorted, including 79 studies with normal findings and 14 studies with abnormal findings. All of the images were assessed by 5 standard criteria. Cases were classified as normal, abnormal, or indeterminate. Reviewers using the conventional approach reviewed 3 still images: the 4-chamber, left ventricular outflow tract, and right ventricular outflow tract views. Reviewers using the cine loop sweeps viewed 2 grayscale sweeps through the fetal heart in real time. The image sequences were reviewed independently by 2 experts, 3 nonexperts, and 2 sonographers blinded to each others' results. RESULTS: The cine loop sweeps had an increased detection rate of 38% for the nonexperts and 36% for the experts compared with the conventional approach. The cine loop sweeps allowed identification of all cardiac defects by at least 2 of the 7 reviewers; the percentage of cases with false-positive findings was 3.9%. With the conventional approach, 2 defects went undetected by all reviewers, and 4 defects were found by only 1 reviewer; the percentage of cases with false-positive findings was 5.4%. CONCLUSIONS: The use of cine loop sweeps has the potential to increase the detection of fetal cardiac defects without increasing the rate of false-positive findings or increasing the interpretation and decision-making times.
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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 | 0,015 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».