Assessing the Value of Customized Birth Weight Percentiles
Notice bibliographique
Résumé
Customized birth weight percentiles are weight-for-gestational-age percentiles that account for the influence of maternal characteristics on fetal growth. Although intuitively appealing, the incremental value they provide in the identification of intrauterine growth restriction (IUGR) over conventional birth weight percentiles is controversial. The objective of this study was to assess the value of customized birth weight percentiles in a simulated cohort of 100,000 infants aged 37 weeks whose IUGR status was known. A cohort of infants with a range of healthy birth weights was first simulated on the basis of the distributions of maternal/fetal characteristics observed in births at the Royal Victoria Hospital in Montreal, Canada, between 2000 and 2006. The occurrence of IUGR was re-created by reducing the observed birth weights of a small percentage of these infants. The value of customized percentiles was assessed by calculating true and false positive rates. Customizing birth weight percentiles for maternal characteristics added very little information to the identification of IUGR beyond that obtained from conventional weight-for-gestational-age percentiles (true positive rates of 61.8% and 61.1%, respectively, and false positive rates of 7.9% and 8.5%, respectively). For the process of customization to be worthwhile, maternal characteristics in the customization model were shown through simulation to require an unrealistically strong association with birth weight.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».