Prenatal Screening and Diagnostic Considerations for 22q11.2 Microdeletions
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis of a chromosome 22q11.2 microdeletion and its associated deletion syndrome (22q11.2DS) is optimally made early. We reviewed the available literature to provide contemporary guidance and recommendations related to the prenatal period. Indications for prenatal diagnostic testing include a parent or child with the 22q11.2 microdeletion or suggestive prenatal screening results. Definitive diagnosis by genetic testing of chorionic villi or amniocytes using a chromosomal microarray will detect clinically relevant microdeletions. Screening options include noninvasive prenatal screening (NIPS) and imaging. The potential benefits and limitations of each screening method should be clearly conveyed. NIPS, a genetic option available from 10 weeks gestational age, has a 70-83% detection rate and a 40-50% PPV for most associated 22q11.2 microdeletions. Prenatal imaging, usually by ultrasound, can detect several physical features associated with 22q11.2DS. Findings vary, related to detection methods, gestational age, and relative specificity. Conotruncal cardiac anomalies are more strongly associated than skeletal, urinary tract, or other congenital anomalies such as thymic hypoplasia or cavum septi pellucidi dilatation. Among others, intrauterine growth restriction and polyhydramnios are additional associated, prenatally detectable signs. Preconception genetic counselling should be offered to males and females with 22q11.2DS, as there is a 50% risk of transmission in each pregnancy. A previous history of a de novo 22q11.2 microdeletion conveys a low risk of recurrence. Prenatal genetic counselling includes an offer of screening or diagnostic testing and discussion of results. The goal is to facilitate optimal perinatal care.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».