Use of Clinically Informed Strategies and Diagnostic Yields of Genetic Testing for Fetal Structural Anomalies Following a Non‐Diagnostic Microarray Result: A Population‐Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the performance of targeted gene sequencing, expanded gene panels, and selected exomes for prenatally identified fetal anomalies, after non-diagnostic microarray results. METHOD: All fetal samples received for genetic testing for fetal structural anomalies in the Canadian Maritime Provinces (2014-2022) were identified. Utilization and results of NGS sequencing strategies after a non-diagnostic microarray were correlated with ultrasound findings and autopsy results. RESULTS: Five hundred and ninety-three cases of fetal anomalies with non-diagnostic RAD results were identified, including 319 (54%) with isolated anomalies. Diagnostic yield from the microarray was 7.5%. Sequence-based testing for 131 cases gave an overall diagnostic yield of 38% (8.4% of initial cohort). For isolated anomalies, diagnostic yield was highest in the intracranial, renal, and musculoskeletal systems (44%, 60%, 64% respectively). Appropriate targeted gene sequencing provided a diagnostic yield of 40%. With clinically indicated criteria for exome analysis, diagnostic yields were higher than when clinical information prompted use of a selected gene panel (73% vs. 27%). Expanding to an exome after a non-diagnostic gene panel had an additional diagnostic yield of 13%. CONCLUSION: Multidisciplinary review and comprehensive clinical information can inform the selection of strategies for expanded genetic testing after non-diagnostic microarray for fetal anomalies within a publicly funded health care system.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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; 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 ».