Extra‐cardiac diagnoses and postnatal outcomes of fetal tetralogy of fallot
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Past studies of fetal tetralogy of fallot (ToF) have reported extra-cardiac anomalies (ECAs) in 17%-45%, genetic syndromes in as low as 20% and poor postnatal outcomes. This study sought to examine these factors in a contemporary cohort. METHODS: A retrospective review examining 83 fetuses with ToF diagnosed 2012-2019. Referral indication, ToF subtype, additional cardiac, extra-cardiac and genetic diagnoses, pregnancy outcomes and survival were documented. RESULTS: The mean gestational age at diagnosis was 23 ± 4 weeks. Of 94% (78/83) with genetic testing (GT), 30% (23/78, 95%CI 21%-40%) had genetic anomalies (GA), including Trisomy 21 (39%, 9/23), 22q11 deletion (35%, 8/23), Trisomy 13 or 18 (17%, 4/23) and 9% (2/23) others. A further 4% (3/78) had VACTERL association. Forty-one percent (34/83, 95%CI 31%-52%) had ≥1 major ECA of whom 41% (14/34) also had a genetic anomaly. OUTCOMES: 22% (18/83) pregnancy termination, 5% (4/83) intrauterine death and 72% (60/83) live birth. Of live births, 3% (2/60) experienced neonatal death, 7% late death (4/60) and 90% (54/60) were alive at last follow-up (mean age 3.5 ± 2.4 years). CONCLUSION: In a cohort of fetuses with ToF and high rates of GT, compared to previous reports, GA were more common and there were similar rates of ECAs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».