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Enregistrement W4393190191 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.3689

Ultrasonographic Fetal Nuchal Translucency Measurements and Cytogenetic Outcomes

2024· article· en· W4393190191 sur OpenAlexafffundabout
Kara Bellai‐Dussault, Shelley Dougan, Deshayne B. Fell, Julian Little, Lynn Meng, Nanette Okun, Mark Walker, Christine M. Armour, Beth K. Potter

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensOttawa HospitalSunnybrook Health Science CentreNewborn Screening OntarioHealth Sciences CentreChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésNuchal Translucency MeasurementMedicineObstetricsNuchal translucencyPopulationGestational ageTrisomyGynecologyPregnancyPrenatal diagnosisFetusBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Ultrasonographic measurement of fetal nuchal translucency is used in prenatal screening for trisomies 21 and 18 and other conditions. A cutoff of 3.5 mm or greater is commonly used to offer follow-up investigations, such as prenatal cell-free DNA (cfDNA) screening or cytogenetic testing. Recent studies showed a possible association with chromosomal anomalies for levels less than 3.5 mm, but extant evidence has limitations. Objective: To evaluate the association between different nuchal translucency measurements and cytogenetic outcomes on a population level. Design, Setting, and Participants: This population-based retrospective cohort study used data from the Better Outcomes Registry & Network, the perinatal registry for Ontario, Canada. All singleton pregnancies with an estimated date of delivery from September 1, 2016, to March 31, 2021, were included. Data were analyzed from March 17 to August 14, 2023. Exposures: Nuchal translucency measurements were identified through multiple-marker screening results. Main Outcomes and Measures: Chromosomal anomalies were identified through all Ontario laboratory-generated prenatal and postnatal cytogenetic tests. Cytogenetic testing results, supplemented with information from cfDNA screening and clinical examination at birth, were used to identify pregnancies without chromosomal anomalies. Multivariable modified Poisson regression with robust variance estimation and adjustment for gestational age was used to compare cytogenetic outcomes for pregnancies with varying nuchal translucency measurement categories and a reference group with nuchal translucency less than 2.0 mm. Results: Of 414 268 pregnancies included in the study (mean [SD] maternal age at estimated delivery date, 31.5 [4.7] years), 359 807 (86.9%) had a nuchal translucency less than 2.0 mm; the prevalence of chromosomal anomalies in this group was 0.5%. An increased risk of chromosomal anomalies was associated with increasing nuchal translucency measurements, with an adjusted risk ratio (ARR) of 20.33 (95% CI, 17.58-23.52) and adjusted risk difference (ARD) of 9.94% (95% CI, 8.49%-11.39%) for pregnancies with measurements of 3.0 to less than 3.5 mm. The ARR was 4.97 (95% CI, 3.45-7.17) and the ARD was 1.40% (95% CI, 0.77%-2.04%) when restricted to chromosomal anomalies beyond the commonly screened aneuploidies (excluding trisomies 21, 18, and 13 and sex chromosome aneuploidies). Conclusions and Relevance: In this cohort study of 414 268 singleton pregnancies, those with nuchal translucency measurements less than 2.0 mm were at the lowest risk of chromosomal anomalies. Risk increased with increasing measurements, including measurements less than 3.5 mm and anomalies not routinely screened by many prenatal genetic screening programs.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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