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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».