Prenatal Ultrasound Screening of Congenital Heart Disease in the General Population
Notice bibliographique
Résumé
Congenital heart diseases (CHDs) carry a high prevalence rate in the general population (0.8%-1%). Most fetal CHDs occur in patients without any risk factors. The prenatal recognition of CHD has major impacts on the pregnancy and its outcome. The aforementioned data justify prenatal ultrasound (US) screening of CHD in the general low-risk population. As demonstrated in the literature, the application of an extended basic US cardiac examination improves the detection of CHD, in particular the conotruncal anomalies. The stepwise method suggested for fetal heart US screening during the mid-second trimester sonogram is based on 4 routine axial views of heart and great vessels: (1) a transverse view of the superior abdomen, (2) a 4-chamber view, (3) a 3-vessel view, and (4) a transverse view of the aortic arch. This protocol can be obtained rapidly because these scans are easy to perform. Despite the fact that the sequential segmental approach universally used in the postnatal diagnosis of CHD is not specifically addressed here, the detected anomalies can be categorized according to these views, and a short differential diagnosis proposed. Abnormal cardiac and/or vascular landmarks shown on these key scans should lead to a referral in the fetal cardiac center for a more precise evaluation, as well as for counseling.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».