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Enregistrement W2964213962 · doi:10.1002/ajmg.c.31723

Fetal arthrogryposis: Challenges and perspectives for prenatal detection and management

2019· review· en· W2964213962 sur OpenAlexaff
Isabel Filges, Sevgi Tercanli, Judith G. Hall

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part C Seminars in Medical Genetics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthrogryposisMedicineArthrogryposis multiplex congenitaPregnancyPrenatal diagnosisEtiologyFetusMuscle contractureFetal movementObstetricsPopulationPrenatal carePediatricsSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antenatal identification of fetuses with multiple congenital contractures or arthrogryposis multiplex congenita (AMC) may be challenging. The first clinical sign is often reduced fetal movement and/or contractures, as seen on prenatal ultrasounds. This can be apparent at any point, from early to late pregnancy, may range from mild to severe involvement, with or without associated other structural anomalies. Possible etiologies and their prognosis need to be interpreted with respect to developmental timing. The etiology of AMC is highly heterogeneous and making the specific diagnosis will guide prognosis, counseling and prenatal and perinatal management. Current ultrasound practice identifies only approximately 25% of individuals with arthrogryposis prenatally before 24 weeks of pregnancy in a general obstetrics care population. There are currently no studies and guidelines that address the question of when and how to assess for fetal contractures and movements during pregnancy. The failure to identify fetuses with arthrogryposis before 24 weeks of pregnancy means that physicians and families are denied reproductive options and interventions that may improve outcome. We review current practice and recommend adjusting the current prenatal imaging and genetic diagnostic strategies to achieve early prenatal detection and etiologic diagnosis. We suggest exploring options for in utero therapy to increase fetal movement for ongoing pregnancies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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