Real-life implementation of prenatal cell-free DNA screening with in vitro fetal enrichment virtually eliminates the need for redraws and improves performance: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Insufficient fetal fraction is a significant cause of prenatal cell-free DNA (cfDNA) screening failure, affecting 2% to 5% of samples, particularly among women with high body mass index (BMI). We evaluated the clinical impacts of in vitro fetal enrichment in a public prenatal cfDNA screening laboratory, hypothesizing that it would lower failure rates. Methods: This cohort study analyzed 8551 consecutive samples from pregnant women at an ISO15189-accredited prenatal cfDNA screening laboratory. We compared 4893 samples tested before and 3651 samples after implementing fetal enrichment. Samples were collected from January 2021 to October 2023 from high-risk (4809) pregnant women enrolled in the public Quebec Prenatal Screening Program (including 7 lost to follow-up and who were excluded from the analysis) and low-risk (3550) pregnancies from the Pegasus-2 project and divided into 4 groups. A total of 192 low-risk twin pregnancies were also included. Results: < .0001), enabling all women to receive a risk estimate at their first blood draw, even with a high BMI. It also improved clinical performance metrics. Conclusion: Prenatal cfDNA screening with in vitro fetal enrichment enhances accessibility and reliability of prenatal screening, nearly eliminating test failures and providing timely results for all samples, regardless of maternal BMI.
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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 | 0,001 | 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 ».