A parsimonious explanation for intersecting perinatal mortality curves: understanding the effect of plurality and of parity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Birth weight- and gestational age-specific perinatal mortality curves intersect when compared across categories of maternal smoking, plurality, race and other factors. No simple explanation exists for this paradoxical observation. METHODS: We used data on all live births, stillbirths and infant deaths in Canada (1991-1997) to compare perinatal mortality rates among singleton and twin births, and among singleton births to nulliparous and parous women. Birth weight- and gestational age-specific perinatal mortality rates were first calculated by dividing the number of perinatal deaths at any given birth weight or gestational age by the number of total births at that birth weight or gestational age (conventional calculation). Gestational age-specific perinatal mortality rates were also calculated using the number of fetuses at risk of perinatal death at any given gestational age. RESULTS: Conventional perinatal mortality rates among twin births were lower than those among singletons at lower birth weights and earlier gestation ages, while the reverse was true at higher birth weights and later gestational ages. When perinatal mortality rates were based on fetuses at risk, however, twin births had consistently higher mortality rates than singletons at all gestational ages. A similar pattern emerged in contrasts of gestational age-specific perinatal mortality among singleton births to nulliparous and parous women. Increases in gestational age-specific rates of growth-restriction with advancing gestational age presaged rising rates of gestational age-specific perinatal mortality in both contrasts. CONCLUSIONS: The proper conceptualization of perinatal risk eliminates the mortality crossover paradox and provides new insights into perinatal health issues.
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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 | 0,010 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».