Comparison of five classification systems for interpreting electronic fetal monitoring in predicting neonatal status at birth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy of five different classification systems for interpreting electronic fetal monitoring (EFM) when predicting neonatal status at birth, as determined by the umbilical cord arterial pH. METHODS: Ninety-seven cardiotocography traces were retrospectively interpreted according to five classification systems for EFM: Dublin Fetal Heart Rate Monitoring Trial (DFHRMT), Royal College of Obstetricians and Gynecologists (RCOG), Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada (SOGC), National Institute of Child Health and Human Development (NICHD) and Parer & Ikeda's. For each classification system, sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were calculated. The capacity of the classifications to predict neonatal pH was also evaluated by receiver-operating characteristic (ROC) curves. Agreement between the five systems was estimated using weighted kappa statistic. RESULTS: Considering pH ≤7.15 as the cutoff for low pH, the sensitivity and specificity values were 100 and 18% (DFHRMT); 100 and 15% (RCOG); 88 and 37% (SOGC); 67 and 92% (NICHD); 55 and 67% (Parer & Ikeda). The ROC curves showed that all classifications analyzed had a low discriminative capacity when predicting umbilical artery pH ≤7.15. An excellent agreement was observed between DFHRMT and RCOG (weighted κ value: 0.860). CONCLUSIONS: Parer & Ikeda and NICHD classifications had the highest specificity in detecting umbilical cord arterial pH ≤7.15. The high specificity of the NICHD classification is hindered by a high percentage of "intermediate" traces (80%). Parer & Ikeda classification is the one that best classify as pathological only the traces of fetuses that are truly at risk of acidemia, thus avoiding unnecessary intervention. It also showed the best trade-off between sensitivity and specificity and the lowest rate of traces considered "intermediate."
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».