Magnetic Resonance Imaging: A New Tool to Optimize the Prediction of Fetal Anemia?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The false-positive rate in the prediction of fetal anemia is 10-15%. We investigated if a new, noninvasive MRI method used as a supplement to ultrasound could improve the prediction. METHODS: Fetuses suspected of anemia and controls were scanned in a 1.5-tesla MRI scanner 1-4 times during pregnancy. Cases were scanned before and after intrauterine blood transfusion with a T1-mapping MRI sequence in a cross-section of the umbilical vein. RESULTS: Inclusion of 8 cases and 11 controls resulted in 10 case scans (2 cases were included twice) and 33 control scans. In controls, the T1 relaxation time was 1,005-1,391 ms; in cases with severe anemia, 1,505-1,595 ms, moderate anemia 1,503-1,525 ms, and no/mild anemia 1,245-1,410 ms. After blood transfusions, values dropped to 1,123-1,288 ms. The mean value in moderate and severe anemic cases was 275 ms higher than in controls (95% CI 210-341 ms, p < 0.0001), and after blood transfusion it was comparable to controls (3 ms, 95% CI -62 to 68 ms, p = 0.934). A 1,450-ms cut-off would have identified all cases in need of blood transfusion with no false-positive cases. CONCLUSIONS: Our findings indicate a potential for this new MRI method to improve the prediction of fetal anemia as a supplement to ultrasound.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».