Analysis of neonatal mortality:is standardizing for relative birth weight biased?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infant mortality has traditionally been analyzed as a function of birth weight and birth weight-specific mortality. Often, however, when comparing two populations, the population with higher overall mortality has lower mortality at low birth weights and a reversed pattern at higher birth weights. Methods standardizing birth weight, such as the "relative birth weight", have been proposed to eliminate these crossover effects, but such methods do not account for the separate contributions to birth weight of gestational age and fetal "growth." METHODS: Using data for singleton U.S. Blacks (n = 3,683,572) and Whites (n = 18,409,287), we compared neonatal mortality, gestational age, and the difference between the observed birth weight and the optimal birth weight (the weight at which neonatal mortality was lowest) among Black and White infants at the same relative birth weight. RESULTS: At relative birth weights below zero, gestational ages were, on average, 2.4 +/- 1.5 (mean +/- standard deviation) weeks shorter for Blacks than for Whites for the same relative birth weight. At relative birth weights above zero, no differences were observed in gestational age, but the optimal birth weight occurred at a much higher relative birth weight in Whites than in Blacks (4150 vs. 3550 g). CONCLUSIONS: Our results suggest that comparisons of neonatal mortality between groups using "relative" birth weight may be potentially biased by differences in gestational age at low birth weights, and by the distance from the optimal birth weight at higher birth weights.
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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 | 0,220 | 0,458 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».