Trends in the use of prenatal testing services for fetal aneuploidy in Ontario: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2014, Ontario augmented its publicly funded multiple-marker screening program for prenatal aneuploidy by incorporating cell-free fetal DNA (cffDNA) analysis for high-risk pregnancies. We assessed trends in the use of multiple-marker screening, cffDNA screening and prenatal diagnostic testing before and after implementation of public funding. Methods: We conducted a descriptive study based on data from the Better Outcomes Registry & Network (BORN) Ontario. The study population included all pregnant women in Ontario with a singleton pregnancy and an expected date of delivery between July 1, 2012, and Mar. 31, 2016, with pregnancy data captured in BORN. Pregnancy losses and terminations before 20 weeks’ gestation not captured in BORN were excluded. We generated descriptive statistics to show trends and regional variations in use. Results: The study sample included 534 210 singleton pregnancies. After cffDNA screening was funded for specific indications, uptake of multiple-marker screening increased slightly, from 66.5% to 68.1% (p < 0.001). Uptake of cffDNA screening among women with a positive multiple-marker screening result increased substantially, from 3.2% to 48.8% (p < 0.001). In contrast, the rate of prenatal diagnostic testing in this group decreased from 54.8% to 30.8% (p < 0.001). Although women aged 40 years or older are eligible for primary cffDNA screening, only a small decrease in the use of multiple-marker screening was observed in this group. The greatest use of cffDNA screening and greatest decline in prenatal diagnostic testing were seen in women with a level of risk for trisomy 21 of 1:101–1:200 based on multiple-marker screening. Interpretation: After public funding of cffDNA screening was implemented in Ontario, there was a significant increase in cffDNA screening and a significant decrease in prenatal diagnostic testing among women with a positive multiple-marker screening result. These changing patterns show the significant impact of public policy and funding decisions on women’s choices regarding prenatal testing.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».