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利用当前医疗流验证一种新的染色体异常识别算法:米兰出生缺陷登记处。

Validazione di un nuovo algoritmo per identificare le anomalie cromosomiche utilizzando i flussi sanitari correnti: il Registro delle malformazioni congenite di Milano.

机构信息

UOC Epidemiology Unit, Agency for Health Protection of the Metropolitan Area of Milan (Italy).

UOC Epidemiology Unit, Agency for Health Protection of the Metropolitan Area of Milan (Italy);

出版信息

Epidemiol Prev. 2021 May-Jun;45(3):196-204. doi: 10.19191/EP21.3.P196.065.

DOI:10.19191/EP21.3.P196.065
PMID:34212701
Abstract

OBJECTIVES

to assess the potential of a new algorithm based on current healthcare databases to identify potential cases of malformation, particularly chromosomal anomalies associated with terminations of pregnancy.

DESIGN

retrospective observational study.

SETTING AND PARTICIPANTS

Registry of Congenital Anomalies of Milan, live births, still births, and termination of pregnancies for fetal anomalies from 2012 to 2016, detected by using current healthcare data.

MAIN OUTCOME MEASURES

prevalence between 2012 and 2016 of congenital malformations recorded by Milan's Registry of Congenital Anomalies, with particular regard to chromosomal anomaly trends. Variation in the percentage of malformations detected from terminations of pregnancy.

RESULTS

prevalence of malformations increased from 270 in 2012 to 283 per 10,000 in 2016; specifically, chromosomal abnormalities increased from 35 to 51 per 10,000 births. The algorithm detected a greater proportion of anomalies associated with therapeutic abortion, especially with respect to chromosomal anomalies, with an increase from 57.7% in 2012 to 75.8% in 2016 (test for trend p=0.002).

CONCLUSIONS

the proposed algorithm identified a greater number of chromosomal anomalies that caused termination of pregnancy and may be applied to existing Italian registries to evaluate the quality of healthcare services, in particular with regard to the effectiveness of prenatal trisomy screening policies. The algorithm may also be used where no active surveillance systems are present, as well as in epidemiological studies, to assess environmental impact on congenital anomalies.

摘要

目的

评估一种新算法的潜力,该算法基于当前的医疗保健数据库,以识别潜在的畸形病例,特别是与妊娠终止相关的染色体异常。

设计

回顾性观察性研究。

设置和参与者

米兰先天性畸形登记处,2012 年至 2016 年的活产、死产和因胎儿异常而终止妊娠的记录,使用当前的医疗保健数据检测。

主要观察结果

米兰先天性畸形登记处记录的 2012 年至 2016 年先天性畸形的患病率,特别关注染色体异常趋势。从终止妊娠中检测到的畸形百分比的变化。

结果

畸形的患病率从 2012 年的每 10000 例 270 例增加到 2016 年的每 10000 例 283 例;具体而言,染色体异常从每 10000 例 35 例增加到 51 例。该算法检测到与治疗性流产相关的异常比例更高,尤其是与染色体异常相关的异常,从 2012 年的 57.7%增加到 2016 年的 75.8%(趋势检验 p=0.002)。

结论

所提出的算法识别出更多导致妊娠终止的染色体异常,可应用于现有的意大利登记处,以评估医疗保健服务的质量,特别是产前三体综合征筛查政策的有效性。该算法还可用于没有主动监测系统的地方,以及在评估环境对先天性畸形的影响的流行病学研究中使用。

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