Can Prenatal Diagnosis of Total Anomalous Pulmonary Venous Return (TAPVR) Using Routine Fetal Ultrasound be Improved? A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine the most common fetal ultrasound markers of total anomalous pulmonary venous return (TAPVR) during mid-trimester ultrasound using standardly obtained images and evaluate the performance of diagnostic algorithms for improving prenatal diagnosis. Methods: This was a matched case-control study at a regional referral centre (2005 to 2019). Cases of TAPVR were matched to controls 1 : 4 by date of birth and biologic sex. Postprocessing review of stored fetal ultrasound images was performed by two blinded and independent observers in a standardized fashion using nine sonographic markers: (i) left/right heart disproportion; (ii) abnormal distribution of great vessels; (iii) pulmonary vein entry into the left atrium (LA); (iv) confluence behind the LA; (v) abnormal coronary sinus; (vi) absence of the Coumadin ridge; (vii) aortic diameter; (viii) distance between LA and aorta; and (ix) post-LA space index >1.27. Descriptive and inferential statistics were used to present results and compare cases and controls. Diagnostic algorithms were compared by sensitivity/specificity. Results: =0.006). A diagnostic algorithm stratifying on absence of pulmonary veins followed by an abnormal Coumadin ridge, can correctly identify cases of TAPVR with high specificity (90.5%) and moderate sensitivity (61.9%). Conversely, a diagnostic algorithm using the presence of any 3 abnormal markers had improved specificity (94.1%) but poorer sensitivity (23.8%). Conclusions: Using standardly obtained images from routine fetal ultrasound, improved prenatal detection of isolated TAPVR is possible. A standardized diagnostic approach can be highly specific for fetal TAPVR, however, algorithms that are sufficiently sensitive for screening in the general population are still needed.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».