Hutcheon and Platt Respond to "The Hidden Population in Perinatal Epidemiology"
Notice bibliographique
Résumé
We thank Dr. Paneth for his insightful comments (1) and, in particular, the way in which he has located our work on fetal growth (2) in the context of the larger body of work on fetuses at risk. We would like to respond to some of the concerns raised regarding the measurement of intrauterine growth, as well as touch briefly on the larger issue of selecting denominators in perinatal epidemiology. We agree entirely with Dr. Paneth's criticism (1) of the focus on dichotomous measures of fetal growth (“small-for-gestational-age” vs. “appropriate-for-gestational-age”) instead of continuous ones such as birth weight z scores. However, as with percentiles, we argue that it is important to ensure that the mean weights (and standard deviations) used to calculate z scores are based on the average weights of all fetuses that progressed to a given gestational age, not the average weights of only fetuses subsequently born that week. We agree that epidemiologists would be well served to respect the natural continuum of fetal growth in their attempts to better understand the etiology of growth restriction, but they should do so with a measure that is not associated with gestational age at birth.
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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 | 0,051 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,081 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».