P87Cardiotocography in pregnancies with absent or reversed end‐diastolic velocity in the umbilical artery: a mathematical model for estimating the probability for fetal acidosis at birth
Notice bibliographique
Résumé
Background A study of cardiotocographic (CTG) variables and acidosis at birth (umbilical arterial pH < 7.20) in AREDV. Methods The last CTGs of 127 AREDV cases were studied. The variables analyzed by the Logistic Regression model were: baseline, accelerations, variability (variab.), sinusoidal pattern, bradycardia, late and variable (var.) decelerations (mild, moderate and severe). Results The maximum likelihood estimates are shown below: Variable Parameter estimate Standard error P Odds ratio Intercept −2.1210 2.0741 0.3065 – GA (weeks) 0.0329 0.0654 0.6150 1.033 variab. 5–9 bpm 0.5987 0.5118 0.2421 1.820 Variab. < 5 bpm 1.9443 0.7576 0.0103 6.989 Late decel. 1.4429 0.4823 0.0028 4.233 Mild var. decel. −0.4138 0.5239 0.4296 0.661 Mod. var. decel. −0.2440 0.6991 0.7271 0.783 Sev. var. decel. 1.2156 0.6260 0.0522 3.372 Conclusion The results made it possible to develop a mathematical model for estimating the probability of acidosis at birth, through the analysis of cardiotocographic variables.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».