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Enregistrement W4224304131 · doi:10.1161/circimaging.121.013796

Incremental Detection of Severe Congenital Heart Disease by Fetal Echocardiography Following a Normal Second Trimester Ultrasound Scan in Québec, Canada

2022· article· en· W4224304131 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre hospitalier de l'Université LavalUniversity of Alberta HospitalUniversity of AlbertaMcGill UniversityMontreal General HospitalMontreal Children's HospitalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHeart diseaseUltrasoundSingletonFetal echocardiographySecond trimesterFetusPregnancyPredictive value of testsCardiac Ultrasound

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The benefit of fetal echocardiograms (FE) to detect severe congenital heart diseases (SCHD) in the setting of a normal second-trimester ultrasound is unclear. We aimed to assess whether the increase in SCHD detection rates when FE are performed for risk factors in the setting of a normal ultrasound was clinically significant to justify the resources needed. Methods: This is a multicenter, population-based, retrospective cohort study, including all singleton pregnancies and offspring in Quebec (Canada) between 2007 and 2015. Administrative health care data were linked with FE clinical data to gather information on prenatal diagnosis of CHD, indications for FE, outcomes of pregnancy and offspring, postnatal diagnosis of CHD, cardiac interventions, and causes of death. The difference between the sensitivity to detect SCHD with and without FE for risk factors was calculated using generalized estimating equations with a noninferiority margin of 5 percentage points. Results: A total of 688 247 singleton pregnancies were included, of which 30 263 had at least one FE. There were 1564 SCHD, including 1071 that were detected prenatally (68.5%). There were 12 210 FE performed for risk factors in the setting of a normal second-trimester ultrasound, which led to the detection of 49 additional cases of SCHD over 8 years. FE referrals for risk factors increased sensitivity by 3.1 percentage points (95% CI, 2.3–4.0; P <0.0001 for noninferiority). Conclusions: In the setting of a normal second-trimester ultrasound, adding a FE for risk factors offered low incremental value to the detection rate of SCHD in singleton pregnancies. The current ratio of clinical gains versus the FE resources needed to screen for SCHD in singleton pregnancies with isolated risk factors does not seem favorable. Further studies should evaluate whether these resources could be better allocated to increase SCHD sensitivity at the ultrasound level, and to help decrease heterogeneity between regions, institutions and operators.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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