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Enregistrement W2122858480 · doi:10.24095/hpcdp.31.3.04

Estimating gestational age at birth: a population-based derivation-validation study

2011· article· en· W2122858480 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marcelo L. Urquía, Thérèse A. Stukel, K Fung, Richard H. Glazier, JG Ray

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésSingletonGestational ageBirth weightMedicineDiscriminative modelGestationPopulationObstetricsLinear regressionPediatricsPregnancyDemographyStatisticsMathematicsComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Information on newborn gestational age (GA) is essential in research on perinatal and infant health, but it is not always available from administrative databases. We developed and validated a GA prediction model for singleton births for use in epidemiological studies. METHODS: Derivation of estimated GA was calculated based on 130 328 newborn infants born in Ontario hospitals between 2007 and 2009, using linear regression analysis, with several infant and maternal characteristics as the predictor (independent) variables. The model was validated in a separate sample of 130 329 newborns. RESULTS: The discriminative ability of the linear model based on infant birth weight and sex was reasonably approximate for infants born before the 37th week of gestation (r2 = 0.67; 95% CI: 0.65-0.68), but not for term births (37-42 weeks; r2 = 0.12; 95% CI: 0.12-0.13). Adding other infant and maternal characteristics did not improve the model discrimination. CONCLUSION: Newborn gestational age before 37 weeks can be reasonably approximated using locally available data on birth weight and sex.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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