DIAGNÓSTICO TEMPRANO DE DIFERENCIAS CONGÉNITAS CRANEOFACIALES: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LA EVIDENCIA ACTUAL
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Craniofacial congenital differences (CCDs) impact vital functions and have psychosocial implications. Early diagnosis is crucial to optimize prognosis and quality of life. Objective: To analyze the current evidence on the early diagnosis of CCDs, identifying effective methodologies and gaps in knowledge. Materials and Methods: This systematic review was conducted following the PRISMA 2020 guidelines. The literature search included 25 studies published between January 2020 and June 2025, covering a variety of designs, such as cohort studies, diagnostic accuracy studies, and randomized controlled trials (RCTs). The consulted databases were PubMed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect, LILACS, and Cochrane Library. Study selection and data extraction were performed independently by two reviewers to ensure the reliability of the information. The methodological quality and risk of bias of the included studies were assessed using specific tools: QUADAS-2 for diagnostic accuracy studies, RoB 2.0 for RCTs, and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies. Finally, the overall certainty of evidence was determined using the GRADE rating system. Results: Prenatal ultrasound showed 75% sensitivity and 98% specificity for cleft lip and palate. Fetal MRI achieved 90% sensitivity and 97% specificity for complex CCDs. Prenatal methods allowed for earlier diagnosis (mean 24 weeks of gestation) and facilitated clinical planning. Evidence of the long-term impact on functional/aesthetic prognosis was limited (very low GRADE). Adverse effects were minimal Conclusions: Prenatal ultrasound and fetal MRI are useful for the early diagnosis of CCDs, improving clinical management. Rigorous research is needed, especially longitudinal studies, to evaluate long-term prognosis and address global disparities.
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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 | 0,063 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».