Prenatal serum screening for Down syndrome and neural tube defects in the United States: Changes in utilization patterns from 2012 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compile current usage of serum-based prenatal screening for Down syndrome in the United States and compare it with results from a similar 2011/2012 survey. SETTING: The College of American Pathologists maternal screening proficiency testing survey includes a supplemental question on the first of three yearly distributions. METHODS: Information regarding tests offered and the monthly number of pregnancies tested for US-based laboratories were reviewed. Results were stratified by size of laboratory, tests offered, and pregnancies tested. Findings were compared to an earlier survey. RESULTS: Fifty-six laboratories reported they will have screened 1,131,336 pregnancies in 2020. Of these, 36% are screened by stand-alone first trimester testing, 48% by stand-alone second trimester testing, and 16% using tests that integrate results from both trimesters. Eighty percent of all serum screens were provided by the five laboratories that performed the most screens (at least 50,000). These five performed similar proportions of first or second trimester screens (42.2% and 41.8%, respectively). Compared to eight years earlier, there are now 54% fewer laboratories. Pregnancies screened using the first trimester, second trimester, and integrated protocols were lower by 27%, 69%, and 72%, respectively. The serum screening activity in the US showed a 62% decrease from 2012 levels. During 2012-2020, the number of cell-free DNA tests increased from negligible to 1,492,332. CONCLUSIONS: Maternal serum screening for common aneuploidies has changed significantly in eight years with fewer laboratories, a shift toward larger laboratories and a 2.5-fold reduction in pregnancies tested, likely due to the introduction of cell-free DNA screening.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».