Laboratory assessment of fetomaternal haemorrhage and Rh immune globulin management: Canadian practice and scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Fetomaternal haemorrhage (FMH) in RhD-negative individuals can lead to alloimmunization with future antibody-mediated destruction of fetal red blood cells. Accurate estimation of FMH is essential for guiding the dose of Rh immune globulin and mitigating alloimmunization. We conducted a national survey and performed a scoping review to determine the availability, technical characteristics and clinical limitations of FMH tests. We describe the evolution of FMH testing, including the qualitative methods (alpha-fetoprotein level, microscopic weak D test, enzyme-linked antiglobulin test, rosette test, gel agglutination cards) and the quantitative methods (Kleihauer-Betke test, flow cytometry assays). Although the rosette test is the most commonly used qualitative method, it may yield false-negative results with fetal RhD variants or false-positives with maternal RhD variants or a positive direct antiglobulin test. Kleihauer-Betke test is the most commonly used quantitative test but has limitations: It is labour-intensive, prone to interobserver variability and can overestimate FMH when maternal F-cell levels are elevated (e.g. haemoglobinopathies). While modifications to the Kleihauer-Betke test can enhance accuracy, flow cytometry remains the most accurate quantification method. With limitations in flow cytometry availability, efficient sample prioritization and pragmatic referral protocols are required. We propose an algorithm for FMH test selection to support decision-making across clinical contexts and resource settings.
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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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».