The predictive ability of conditional fetal growth percentiles
Notice bibliographique
Résumé
Conditional fetal growth percentiles are percentiles that are calculated taking into account (conditional on) an infant's weight earlier in pregnancy. Although they have been proposed in the statistical literature as a more methodologically appropriate method of measuring fetal growth, their ability to predict adverse perinatal outcomes due to fetal growth restriction is unknown. Using a large, unselected clinical ultrasound database at the Royal Victoria Hospital in Montreal, Canada, we calculated conditional growth percentiles for infants' weight at birth, given their weight at the time of a routine 32- or 33-week ultrasound. The risk of adverse perinatal outcome (perinatal mortality, low Apgar, acidaemia, or seizures/organ failure due to asphyxia) among small-for-gestational-age infants (SGA) as established by conditional growth percentiles was calculated as well as the risk among infants classified as SGA by conventional weight-for-gestational-age percentiles. Regardless of the threshold used to define SGA (fifth, 10th, 15th, 20th), conditional percentiles did not appear to improve the identification of adverse perinatal outcomes compared with conventional weight-for-gestational-age charts. Further work is needed to confirm our results as well as to explore potential reasons for the lack of benefits from using a measure of growth instead of size to identify fetal growth restriction.
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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 | 0,007 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».