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Enregistrement W2761316399 · doi:10.1002/jum.14453

Advancing Prenatal Detection of Congenital Heart Disease: A Novel Screening Protocol Improves Early Diagnosis of Complex Congenital Heart Disease

2017· article· en· W2761316399 sur OpenAlexaffabout
Karen Letourneau, David Horné, Reeni Soni, Keith McDonald, Fern Karlicki, Randy Fransoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Ultrasound in Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversité de Saint-BonifaceManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistPrenatal diagnosisHeart diseasePrenatal carePediatricsPredictive valueFetal echocardiographyPregnancyObstetricsPrenatal screeningDiseaseFetusInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Prenatal diagnosis of complex congenital heart disease (CHD) during routine obstetric ultrasound (US) examinations improves postnatal outcomes, but sensitivity is low (<40%). Our objective was to improve our prenatal detection of complex CHD with implementation of a specific screening protocol. METHODS: From January 2003 to December 2013, 506 consecutive confirmed cases of complex CHD in the province of Manitoba, Canada, were analyzed to compare the sensitivity and positive predictive value of prenatal US detection of complex CHD before and after the introduction of a novel prenatal screening protocol. The intervention was done in October 2004, emphasizing screening and not diagnosis of complex CHD. It involved education, practical scanning tips, a checklist, and feedback on cases. We also assessed the effect of the intervention in different screening settings: community hospitals, tertiary hospitals, and fetal assessment units. RESULTS: The sensitivity for detecting complex CHD increased from 29.8% to 88.3% (P < .0001), while the positive predictive value remained high. The largest improvement in detection was found for US units in community hospitals (52.4% higher; P < .0001), followed by tertiary hospitals (39.9%; P = .0004), and fetal assessment units (7.2%; P = .16). Additionally, there was a significant decrease in the presentation of neonates in critical condition from before to after the implementation (24.3% to 13.1%, respectively; P = .0165). CONCLUSIONS: Implementing a focused routine prenatal screening protocol can vastly improve detection rates of critical cardiac abnormalities. The improvement in community hospitals was particularly important because early detection ensured that the birth was planned to take place in an appropriate facility. Our novel protocol can be performed by all sonographers, regardless of experience, equipment used, and hospital setting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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