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Enregistrement W2974383071 · doi:10.1002/pd.5563

A 2‐year review of publicly funded cell‐free DNA screening in Ontario: utilization and adherence to funding criteria

2019· review· en· W2974383071 sur OpenAlexaffabout
Kara Bellai‐Dussault, Lynn Meng, Tianhua Huang, Jessica Reszel, Mark Walker, Andrea Lanes, Nanette Okun, Christine M. Armour, Shelley Dougan

Notice bibliographique

RevuePrenatal Diagnosis · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensMount Sinai HospitalOntario Stroke NetworkNorth York General HospitalUniversity of TorontoOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCell-free fetal DNAAuditAneuploidyFamily medicineCohortPopulationPrenatal screeningObstetricsGynecologyPregnancyPrenatal diagnosisEnvironmental healthInternal medicineFetusChromosomeBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Ontario offers a publicly funded modified contingent model of prenatal screening for aneuploidy in which cell-free DNA (cfDNA) screening is covered for pregnancies at higher risk of fetal aneuploidy. The objective of this study was to review utilization of provincially funded cfDNA screening and adherence to the criteria laid out in Ontario prenatal screening guidelines. METHODS: This was a descriptive cohort study using data collected by Ontario's prescribed maternal and child registry. The study population included all pregnant individuals who received cfDNA screening from January 2016 to December 2017. RESULTS: The most common criteria for provincially funded cfDNA screening were advanced maternal age ≥40 years (37.7%), positive multiple marker screen (34.1%), modifying risk factors such as ultrasound soft markers (7.1%), and previous aneuploidy (5.5%). The audit demonstrated that 2.9% of funded cfDNA screens tests did not meet funding criteria, and that 11.4% of self-paid cfDNA screens could have been publicly funded. CONCLUSION: Reviewing and auditing the application of criteria for funded cfDNA screening using prescribed registry data allows an opportunity to identify areas where targeted education may improve adherence to standardized screening protocols, and provides a basis for reassessment of the funding model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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