Abstract 18375: Improving Rate of Prenatal Diagnosis of Critical Congenital Heart Disease Despite the Covid19 Pandemic: A Canadian Multiprovincial Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Restriction to travel, reallocation of health resources and physical distancing during the COVID19 pandemic caused extraordinary health system strain, requiring limited tertiary referral acceptance. The overall impact of public health measures during COVID19 on diagnosis of congenital heart disease (CHD) has not been explored. We sought to determine the rate, timing of diagnosis and pregnancy outcomes of critical CHD prior to and during the COVID era. Methods: Cases of CHD with due date/birth date from 1 Jan 2016 to 1 Mar 2022 that required or were anticipated to require neonatal intervention were identified from surgical and referring centres in Ontario and Alberta. Pregnancies were categorized as reaching 18 weeks GA before (pre-COVID) or after 1 March 2020 (COVID). Outcomes included timing of diagnosis (pre/postnatal), GA at prenatal diagnosis, and pregnancy outcome. Data are presented as mean, 95% CI or median (IQR); rank-sum comparison of continuous variables or Chi 2 comparison of proportions were used. Results: Prenatal diagnosis occurred in 1240/1823 (68% (65.8, 70.1)) of cases of critical CHD overall, with a pre-COVID rate of 867/1305 - 66% (64, 69) and COVID rate of 373/518 - 72% (68, 76), p=0.02. During COVID, earlier median GA at obstetric ultrasound (median GA: pre-COVID 20.1 (19.1, 22), COVID 19.9 (19.1,21.3), p=0.025) and diagnosis of CHD (median GA: pre-COVID 21.7 (20.3, 24.3), COVID 21.3 (20,23.3), p=0.006) occurred. Prenatal diagnosis before 22 weeks GA (pre-COVID 449/851, 52.3% vs COVID 219/371, 59%; p=0.043) and termination were more common during COVID (pre-COVID 28% (25,31), COVID 35% (30,40) p=0.015). Conclusion The rate of prenatal diagnosis of critical CHD continued to improve during the COVID pandemic in two of Canada’s largest provinces. Unexpectedly, obstetric ultrasounds occurred earlier, leading to earlier prenatal diagnosis of CHD. These findings may have implications for referral practices in the post-COVID era.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».