Enhanced Recovery after Fetal Sequencing: A Perinatal Genomic Scoping Review of Exome/Genome Testing for Reproductive/Obstetric-MFM Providers to Initiate Knowledge Translation following a Screening Ultrasound Identifying Fetal Anomalies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review of genomic perinatal opportunities and uses will provide counseling and personal genetic knowledge for improved patient care. SUMMARY: This focused systematic analysis and review has used PubMed keywords to identify genomic testing for ultrasound-identified fetal anomaly(ies) that require diagnostic testing after an informed consent process. Multiple fetal anomalies, using TRIO sequencing processes, have a better diagnostic yield, with certain cohorts >50%. For the single anatomic categories, skeletal system, central nervous system, and renal system, using WES fetal sequencing (most commonly) for a diagnostic result, have the larger incremental diagnostic yield over the chromosome micro-array. KEY MESSAGES: The phenotype-genotype (fetal-genomic result) consideration and use of the prenatal exome sequencing technology can be summarized using a SWOT analysis: strength (enhanced evaluation of fetal-neonatal genomic abnormalities not identified by standard chromosomal microarray and improved ethical care decisions); weakness (the understanding and complexity of genomic pathology and testing/the fiscal cost for professional time and the health system services); opportunity (an increased recognition of fetal genetic risk pathology [de novo or inherited carrier mutations] with improved understanding and knowledge translation of counseling for recurrence risk); threat (inability to provide a genetic diagnosis or interpret a variant of unknown significance or the discovery of incidental findings or unanticipated parental genomic diagnoses).
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».