Prenatal screening for trisomy 21: a comparative performance and cost analysis of different screening strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal screening for chromosome aneuploidies have constantly been evolving, especially with the introduction of cell-free fetal DNA (cfDNA) screening in the most recent years. This study compares the performance, costs and timing of test results of three cfDNA screening implementation strategies: contingent, reflex and primary. METHODS: We modelled enhanced first trimester screening (eFTS) as the first-tier test in contingent or reflex strategies. cfDNA test was performed contingent on or reflex from eFTS results. A comparison was made between cfDNA screening using sequencing technology and Rolling Circle Amplification (RCA)/imaging solution. All model assumptions were based on results from previous publications or information from the Ontario prenatal screening population. RESULTS: At an eFTS risk cut-off of ≥1/1000, contingent and reflex cfDNA screening have the same detection rate (DR) (94%) for trisomy 21. Reflex cfDNA screening using RCA/Imaging solution provided the lowest false positive rate and cost. The number of women requiring genetic counselling and diagnostic testing was significantly reduced and women received their cfDNA screening result 9 days sooner compared with the contingent model. While primary cfDNA screening improved the trisomy 21 DR by 3-5%, it was more costly and more women required diagnostic testing. CONCLUSION: Reflex cfDNA screening is the most cost-effective prenatal screening strategy. It can improve the efficiency of prenatal aneuploidy screening by reducing the number of patient visits and providing more timely results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».