Validation of a method for noninvasive prenatal testing for fetal aneuploidies risk and considerations for its introduction in the Public Health System
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to validate noninvasive prenatal testing (NIPT) for fetal aneuploidies by whole-genome massively parallel sequencing (MPS).Methods: MPS was performed on cell-free DNA (cfDNA) isolated from maternal plasma in two groups: a first set of 186 euploid samples and a second set of 195 samples enriched of aneuploid cases (n = 69); digital PCR for fetal fraction (FF) assessment was performed on 178/381 samples. Cases with <10 × 106 reads (n = 54) were excluded for downstream data analysis. Follow-up data (invasive testing results or neonatal information) were available for all samples. Performances in terms of specificity/sensitivity and Z-score distributions were evaluated.Results: All positive samples for trisomy 21 (T21) (n = 43), trisomy 18 (T18) (n = 6) and trisomy 13 (T13) (n = 7) were correctly identified (sensitivity: 99.9%); 5 false positive results were reported: 3 for T21 (specificity = 98.9%) and 2 for T13 (specificity = 99.4%). Besides FF, total cfDNA concentration seems another important parameter for MPS, since it influences the number of reads.Conclusions: The overall test accuracy allowed us introducing NIPT for T21, T18 and T13 as a clinical service for pregnant women after 10 + 4 weeks of gestation. Sex chromosome aneuploidy assessment needs further validation due to the limited number of aneuploid cases in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».