First-Trimester Prediction of Birth Weight
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether the parameters used in first-trimester screening for aneuploidies contribute significantly to the prediction of birth weight. METHODS: In this retrospective cohort study (n = 4110), nuchal translucency (NT), free β-chorionic gonadotropin (fβ-hCG), and pregnancy-associated plasma protein-A (PAPP-A) blood concentrations were measured between 11 + 0 and 13 + 6 weeks. Multiple pregnancies, chromosomal anomalies, major fetal defects, and deliveries before 24 weeks were excluded. RESULTS: NT (0.95 versus 0.98 multiples of the expected median [MoM], p < 0.001) and PAPP-A (0.93 versus 1.06 MoM, p = 0.005) were significantly lower in small-for-gestational-age (SGA) newborns (<10th percentile) than the unaffected group, but not fβ-hCG (0.89 versus 0.93 MoM, p = 0.113). NT was significantly higher (1.03 versus 0.98 MoM, p < 0.001) in the large-for-gestational-age (LGA) group (>90th percentile) compared with the unaffected group, and biomarkers did not differ. After controlling for gestational age, maternal weight, smoking status, ethnicity, and fetal sex, first-trimester markers contributed to the prediction of birth weight in a multiple linear model but did not significantly improved the prediction of SGA and LGA compared with maternal characteristics alone. CONCLUSIONS: Parameters used in first-trimester screening for aneuploidies contribute to the prediction of birth weight but their clinical utility to detect women at risk of SGA or LGA baby is limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».