P64The newly calculated equations of nuchal skinfold thickness measurement in mid‐trimester
Notice bibliographique
Résumé
Background Use of nuchal skinfold thickness (NT) measurement as an ultrasound marker for Down syndrome has been limited due to a high false positive rate. We suggested that some variables, which influence on NT have been presented. The purpose of our study was to identify the variables that have effects on measured values of NT, and to make a regression equation based on those variables. Method The data on gestational age (GA), cephalic index (CI), presentation (Pr; vertex or breech) and the presence or absence of nuchal cord (NC) were collected prospectively on 548 normal singleton fetuses between 16 and 24 weeks' gestation. We calculated independent correlation of those variables with NT by multiple regression analysis and made a regression equation based on GA, CI, Pr, and NC. Results GA has positive correlation and CI has negative correlation with NT significantly. The nuchal skinfold was thicker among fetuses with breech presentation rather than those of vertex presentation and increased in the presence of nuchal cord. The all four variables (GA, CI, Pr, and NC) were independent factors to NT by multiple regression analysis. We calculated the expected NT through these observations; for fetuses presenting vertex, NT = 5.608 + 0.243GA − 0.066CI + NC* and for breech, NT = 2.803 + 0.392GA − 0.066CI + NC* (*if no NC, NC* equals −0.785 and zero for the other). Conclusion This is the first report, which takes GA, CI, Pr and NC for correlation factors with NT as a whole. These equations may be considered as a screening method for the detection of aneuploidies.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».