Prediction of Dual Twin Survival after Laser for Twin-to-Twin Transfusion Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Twin-to-twin transfusion syndrome (TTTS) is associated with high perinatal morbidity and mortality. Krispin et al. [Ultrasound Obstet Gynecol. 2023;61(4):511-7] developed a prediction model to estimate the likelihood of dual twin survival after fetoscopic laser photocoagulation (FLPC). This study aimed to evaluate the predictive value of sonographic parameters at diagnosis of TTTS treated with FLPC for postnatal dual twin survival and to validate Krispin et al.'s calculator. METHODS: This is a retrospective cohort study of cases of TTTS treated by FLPC. The primary outcome was dual survival 30 days after delivery. The calculator used preoperative variables: donor's estimated fetal weight (EFW) <10th centile, intertwin growth discordance >25%, anterior placenta, pulsatility index (PI) in the umbilical artery (UA), ductus venosus (DV), and middle cerebral artery (MCA), with scores ranging 0-300. RESULTS: Among 157 patients, 84 (53.5%) had dual twin survival (Group A), compared to 73 (46.5%) with one or no survivors (Group B). No significant differences were seen in donor's EFW <10th centile (57.1% [A] vs. 57.5% [B], p = 0.96), intertwin growth discordance (26.2% [A] vs. 38.4% [B] p = 0.95), rates of PI >95th centile in the donor's UA and DV, and PI <5th centile in the MCA (p > 0.05). However, a significant difference was found for anterior placenta (38.1% [A] vs. 58.9% [B], p = 0.009). The observed dual survival was higher than predicted for scores ≥100. CONCLUSION: We were not able to externally validate the calculator of dual survival after laser for TTTS, especially for elevated scores. Among the parameters analyzed, only anterior placenta was significantly associated with poorer outcomes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».