Sonographic examination of the fetal central nervous system: guidelines for performing the ‘basic examination’ and the ‘fetal neurosonogram’
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system (CNS) malformations are some of the most common of all congenital abnormalities. Neural tube defects are themost frequent CNS malformations and amount to about 1–2 cases per 1000 births. The incidence of intracranial abnormalities with an intact neural tube is uncertain as probably most of these escape detection at birth and only become manifest in later life. Long-term follow-up studies suggest however that the incidence may be as high as one in 100 births1. Ultrasound has been used for nearly 30 years as the main modality to help diagnose fetal CNS anomalies. The scope of these guidelines is to review the technical aspects of an optimized approach to the evaluation of the fetal brain in surveys of fetal anatomy, that will be referred to in this document as a basic examination. Detailed evaluation of the fetal CNS (fetal neurosonogram) is also possible but requires specific expertise and sophisticated ultrasound machines. This type of examination, at times complemented by three-dimensional ultrasound, is indicated in pregnancies at increased risk of CNS anomalies. In recent years fetal magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as a promising new technique that may add important information in selected cases and mainly after 20–22 weeks, although its advantage over ultrasound remains debated
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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 ».