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Enregistrement W2142832785 · doi:10.1002/pd.4071

Prenatal chromosomal microarray analysis: a survey of prenatal genetic counselors' experiences and attitudes

2013· article· en· W2142832785 sur OpenAlexaboutno aff
Marina Mikhaelian, Patricia McCarthy Veach, Ian M. MacFarlane, Bonnie S. LeRoy, Matthew Bower

Notice bibliographique

RevuePrenatal Diagnosis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic counselingPrenatal diagnosisMedicineMicroarray analysis techniquesMicroarrayObstetricsGeneticsPsychologyFetusPregnancyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Studies showing the efficacy and accuracy of chromosomal microarray analysis (CMA) in prenatal diagnosis may position it as a first-tier prenatal test. This study seeks to characterize the practices and attitudes of North American prenatal genetic counselors regarding CMA. METHOD: Genetic counselors (N = 196) in Canada and the USA responded to an anonymous online survey. Completed surveys were analyzed (n = 160). RESULTS: Most respondents viewed CMA as useful (73%), presented CMA to patients (84%), and had ordered CMA at least once (69%). The use of full versus targeted arrays varied. Logistic regression analyses identified three significant predictors for the view that prenatal CMA is useful: more prenatal counseling experience, younger age, and previously presenting CMA to a patient. Three factors predicted the likelihood of offering CMA to prenatal patients: percentage of time spent in prenatal practice, belief that CMA is useful, and practicing in the USA (versus Canada). Reasons cited for not using CMA included financial concerns, the possibility of ambiguous results, and ethical concerns. Most respondents (n = 111) believed that ambiguous results are an ethical issue. CONCLUSION: Clinical guidelines for prenatal CMA, further research on specific copy number variants, and broader availability of targeted arrays to reduce ambiguous results are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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