The use of customised versus population‐based birthweight standards in predicting perinatal mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to critically examine potential artifacts and biases underlying the use of 'customised' standards of birthweight for gestational age (GA). DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Sweden. POPULATION: A total of 782,303 singletons > or =28 weeks of gestation born in 1992-2001 to Nordic mothers with complete data on birthweight; GA; and maternal age, parity, height, and pre-pregnancy weight. METHODS: We compared perinatal mortality in four groups of infants based on the following classification of small for gestational age (SGA): non-SGA based on either population-based or customised standards (the reference group), SGA based on the population-based standard only, SGA based on the customised standard only, and SGA according to both standards. We used graphical methods to compare GA-specific birthweight cutoffs for SGA using the two standards and also used logistic regression to control for differences in GA and maternal pre-pregnancy body mass index (BMI) in the four groups. MAIN OUTCOME MEASURES: Perinatal mortality, including stillbirth and neonatal death. RESULTS: Customisation led to a large artifactual increase in the proportion of SGA infants born preterm. Adjustment for differences in GA and maternal BMI markedly reduced the excess risk among infants classified as SGA by customised standards only. CONCLUSION: The large increase in perinatal mortality risk among infants classified as SGA based on customised standards is largely an artifact due to inclusion of more preterm births.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».