Customised birthweight percentiles: does adjusting for maternal characteristics matter?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to determine whether the improved prediction of risk for perinatal mortality obtained with the use of a customised birthweight standard can also be obtained with the use of a non-customised but intrauterine-based standard. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Sweden. POPULATION: Births in the Swedish Medical Birth Register between 1992 and 2001 (n = 782 303) with complete data on birthweight, gestational age, sex, maternal age, pre-pregnancy body mass index, height, parity, and ethnicity. METHODS: We calculated the relative risks (RRs) of stillbirth and early neonatal mortality among small-for-gestational-age (SGA) births as established by (1) a customised standard, (2) a population standard based on birthweights, and (3) a population standard based on a best estimate of intrauterine weights. MAIN OUTCOME MEASURES: Stillbirth and early neonatal mortality (<7 days). RESULTS: The RRs of stillbirth and early neonatal mortality among SGA births as classified by the intrauterine standard were similar to those among SGA births as classified by the customised standard and much higher than those among SGA births as classified by the birthweight standard. CONCLUSIONS: A non-customised but intrauterine-based standard has a similar ability to predict risk for stillbirth and early neonatal mortality as a customised birthweight standard. The process of customising population weight-for-gestational-age standards to account for maternal characteristics does little to improve prediction of perinatal mortality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».