Reanalyzing stored genomic data over time is highly effective in increasing diagnostic yield in rare disease. Automation holds the promise of delivering the benefits of reanalysis at scale. Our study aimed to understand current reanalysis practices among Australian clinical and laboratory genetics services and explore attitudes towards large-scale automated re-analysis. We collected audit data regarding testing and reanalysis volumes, policies and procedures from all Australian diagnostic laboratories providing rare disease genomic testing. A genetic health professionals' survey explored current practices, barriers to reanalysis, preferences and attitudes towards automation. Between 2018 and 2021, Australian diagnostic laboratories performed over 25,000 new genomic tests and 950 reanalyses, predominantly in response to clinician requests. Laboratory and clinical genetic health professionals (N = 134) identified workforce capacity as the principal barrier to reanalysis. No specific laboratory or clinical guidelines for genomic data reanalysis or policies were identified nationally. Perceptions of acceptability and feasibility of automating reanalysis were positive, with professionals emphasizing clinical and workflow benefits. In conclusion, there is a large and rapidly growing unmet need for reanalysis of existing genomic data. Beyond developing scalable automated reanalysis pipelines, leadership and policy are needed to successfully transform service delivery models and maximize clinical benefit.

Timely detection and treatment of postpartum hemorrhage (PPH) are crucial to prevent complications or death. A calibrated blood-collection drape can help provide objective, accurate and early diagnosis of PPH, and a treatment bundle can address delays or inconsistencies in the use of effective interventions. Here we conducted an economic evaluation alongside the E-MOTIVE trial, an international, parallel cluster-randomized trial with a baseline control phase involving 210,132 women undergoing vaginal delivery across 78 secondary-level hospitals in Kenya, Nigeria, South Africa and Tanzania. We aimed to assess the cost-effectiveness of the E-MOTIVE intervention, which included a calibrated blood-collection drape for early detection of PPH and a bundle of first-response treatments (uterine massage, oxytocic drugs, tranexamic acid, intravenous fluids, examination and escalation), compared with usual care. We used multilevel modeling to estimate incremental cost-effectiveness ratios from the perspective of the public healthcare system for outcomes of cost per severe PPH (blood loss ≥1,000 ml) avoided and cost per disability-adjusted life-year averted. Our findings suggest that the use of a calibrated blood-collection drape for early detection of PPH and bundled first-response treatment is cost-effective and should be perceived by decision-makers as a worthwhile use of healthcare budgets. ClinicalTrials.gov identifier: NCT04341662 .

Over the past two decades, awareness has grown about the wide-ranging applications of genomic technologies in human health and beyond.1 This awareness was further heightened during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, which underscored the critical role of genomics while revealing global disparities in its adoption and benefit sharing. Recognising the potential of genomics and its associated implementation challenges, the World Health Organization (WHO) Science Council produced its inaugural report2 in 2022, outlining a roadmap to accelerate access to genomic technologies and their applications, particularly in low- and middle-income countries (LMICs).