Fetuses-at-risk, to avoid paradoxical associations at early gestational ages: extension to preterm infant mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fetuses-at-risk denominators are commonly used in research on preterm stillbirth, but applications to postnatal outcomes such as preterm infant mortality are controversial. We evaluated whether biased associations between maternal risk factors and preterm infant mortality caused by stratification by preterm birth could be avoided using fetuses-at-risk risk ratios. METHODS: Data included 3 277 570 births drawn from the linked live birth-death file for Canada from 1990 through 2005. We used maternal age as the risk factor, and estimated the association with stillbirth, early neonatal, late neonatal and postneonatal mortality by gestational interval (22-24, 25-27, 28-31, 32-36, ≥37 weeks). Models were run using (i) log-binomial regression stratified by preterm gestational age, and (ii) unstratified log-binomial regression using fetuses-at-risk denominators. RESULTS: Extremes of maternal age were associated with higher mortality among term births. Among preterm births, the stratified model suggested a protective, null or attenuated association of extremes of maternal age with stillbirth, early, late and post neonatal mortality. The unstratified fetuses-at-risk model, however, resulted in the expected higher risk of mortality at extremes of maternal age for all outcomes. CONCLUSIONS: Fetuses-at-risk regression can avoid paradoxical associations between maternal exposures and mortality of infants born early in gestation, caused by preterm birth stratification bias. The fetuses-at-risk approach can be extended through the first year of life, or potentially beyond, depending on the outcome and presence of unmeasured confounders associated with preterm 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 | 0,035 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».