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Enregistrement W3092891117

Non-invasive fetal RHD genotyping: A Rapid Qualitative Review [Internet]

2019· article· en· W3092891117 sur OpenAlexaboutno aff
Elijah Herington, Hannah Loshak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetusPregnancyMedicineRh blood group systemObstetricsGenotypingPlacentaBlood type (non-human)AntibodyImmunologyABO blood group systemBiologyGenotype
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-invasive fetal RhD blood group genotyping, also known as fetal RhD genotyping, is meant to identify Rh compatibility between pregnant persons and their fetus. It offers the potential to avoid unnecessary prenatal treatment or other invasive forms of fetal blood group identification.Rh blood group incompatibility occurs most often when a pregnant person’s blood type is RhD negative (RhD−) (i.e., lacks the Rh protein on their red blood cells) and the fetus’ blood type is RhD positive (RhD+). Alloimmunization may occur in Rh incompatible pregnancies when a sufficient amount of the fetus’ RhD+ red blood cells cross into the maternal RhD− blood stream during or after childbirth. Alloimmunization is the development of maternal anti-D antibodies as an immune response to the presence of the fetal blood’s foreign antigens. Once these antibodies have been produced in an Rh incompatible pregnancy, the person and pregnancy are referred to as alloimmunized. While alloimmunization during pregnancy rarely affects the first pregnancy, in subsequent pregnancies the antibodies can pass through the placenta to the fetus, which risks causing hemolysis and hemolytic disease of the fetus and newborn (HDFN).When a pregnant person’s blood type is RhD−, during their first pregnancy they are given prophylactic injections of anti-D Rh-immunoglobulin (RhIG). These injections help prevent alloimmunization and decrease the subsequent risk of developing HDFN (of varying severity). This prophylaxis is given to all RhD− pregnant persons because current standard of care (i.e., routine blood work during pregnancy) is unable to determine the fetus’ RhD status prior to birth. While there are no documented adverse effects of prophylaxis administration in Canada, it is important to note that as a blood product there is always a risk of transmitting infection. Further, as the availability of RhIG is based on the current blood supply (and therefore donations), some healthcare providers have indicated concern regarding its ongoing availability for the RhD− population and advocate thoughtful resource stewardship.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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