Non-Invasive Prenatal Testing Leading to Detection of Asymptomatic Acute Myeloid Leukemia in a 30-Year-Old Patient: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
The widely use of non-invasive prenatal testing (NIPT) may lead to accidental findings and the discovery of malignancy in pregnancy, often in asymptomatic patients. Diagnosis of such subclinical malignancy during pregnancy in the asymptomatic patient poses a predicament for both doctor and patient. The risks and benefits of possible treatment for both mother and child have to be weighted, and there is often limited scientific evidence available. We present a case of an abnormal NIPT result, leading to the diagnosis of acute myeloid leukemia (AML) in an asymptomatic pregnant patient. After multiple multidisciplinary meetings and an elaborate shared decision making (SDM) process, a watch and wait strategy was implemented, in contradiction with general treatment recommendations. Following this approach, it was possible to achieve a near term pregnancy before delivery of a healthy baby girl. The patient could subsequently commence treatment of her AML and is still in complete remission after a follow-up of 25 months. Our case report highlights the possibility of watch and wait strategy in selected cases and the importance of multidisciplinary collaboration and SDM, when faced with the accidental finding of AML through NIPT.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».