Perinatal mortality in relation to birthweight and gestational age: a registry‐based comparison of Northern Norway and Murmansk County, Russia
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to explore how perinatal mortality relates to birthweight, gestational age and optimal perinatal survival weight for two Arctic populations employing an existing and a newly established birth registry. A medical birth registry for all births in Murmansk County of North-West Russia became operational on 1st January 2006. Its primary function is to provide useful information for health care officials pertinent to improving perinatal care. The cohort studied consisted of 17,302 births in 2006-07 (Murmansk County) and 16,006 in 2004-06 (Northern Norway). Birthweight probability density functions were analysed, and logistic regression models were employed to calculate gestational-age-specific mortality ratios. The perinatal mortality rate was 10.7/1000 in Murmansk County and 5.7/1000 in Northern Norway. Murmansk County had a higher proportion of preterm deliveries (8.7%) compared to Northern Norway (6.6%). The odds ratio (OR) of risk of mortality (Northern Norway as the reference group) was higher for all gestational ages in Murmansk County, but the largest risk difference occurred among term deliveries (OR 2.45, 95% confidence interval 1.45, 4.14) which hardly changed on adjustment for maternal age, parity and gestation. Proportionately, more babies were born near (± 500 g) the optimal perinatal survival weight in Murmansk County (67.2%) than in Northern Norway (47.6%). The observed perinatal mortality was higher in Murmansk County at all birthweight strata and at gestational ages between weeks 25 and 42, but the adjusted risk difference was most significant for term deliveries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».