Non-invasive prenatal aneuploidy testing: Critical diagnostic performance parameters predict sample z-score values
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive prenatal aneuploidy testing (NIPT) by next-generation sequencing of circulating cell-free DNA in maternal plasma relies on chromosomal ratio (chrratio) measurements to detect aneuploid values that depart from euploid ratios. Diagnostic performances are known to depend on the fraction of fetal DNA (FF) present in maternal plasma, although how this translates into specific quantitative changes in specificity/positive predictive values and which other variables might also be important is not well understood. To explore this issue, theoretical relationships between FF and various measures of diagnostic performances were assessed for a range of parameter values. Empirical data from three NIPT assays were then used to validate theoretical calculations. For a given positivity threshold, dramatic changes in specificity and positive predictive values (PPV) as a function of both FF and the coefficient of variation (CV) of the chrratio measurement were observed. Theoretically predicted and observed chrratio z-scores agreed closely, confirming the determinant impact of small changes in both FF and chrratio CV. Evaluation of NIPT assay performances therefore requires knowledge of the FF distribution in the population in which the test is intended to be used and, in particular, of the precise value of the assay chrratio CV for each chromosome or genomic region of interest. Laboratories offering NIPT testing should carefully measure these parameters to ensure test reliability and clinical usefulness in interpreting individual patients' results.
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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 | 0,000 | 0,156 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».