Impact of variation in practice in the prenatal reporting of variants of uncertain significance by commercial laboratories: Need for greater adherence to published guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of implementing commercial whole exome sequencing (WES) and targeted gene panel testing in pregnancies with fetal anomalies. METHODS: A retrospective chart review of 124 patients with sequencing performed by commercial laboratories. RESULTS: The diagnostic yield of WES and panel testing was 21.5% and 26%, respectively, based on likely pathogenic (LP) or pathogenic (P) variants. Forty-two percent of exomes and 32% of panels analysed had one or more variants of uncertain significance (VUS) reported. A multidisciplinary in-depth review of the fetal phenotype, disease phenotype, variant data, and, in some patients, additional prenatal or postnatal investigations increased the diagnostic yield by 5% for exome analysis and 6% for panel analysis. CONCLUSIONS: The diagnostic yield of WES and panel testing combined was 23% based on LP and P variants. Although the reporting of VUS contributed to a 5% increase in diagnostic yield for WES and 6% for panels, the large number of VUS reported by commercial laboratories has significant resource implications. Our results support the need for greater adherence to the recommendations on the prenatal reporting of VUS and the importance of a multidisciplinary approach that brings together clinical and laboratory expertise in prenatal genetics and genomics.
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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 | 0,242 | 0,489 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».