OC02.02: Prediction of perinatal outcomes by third trimester fetal biometry and maternal characteristics
Notice bibliographique
Résumé
To determine the role of third trimester fetal biometry with maternal characteristics to predict adverse perinatal outcomes. The IRNPQ/3D project was a multicentre prospective singleton cohort study in Canadian hospitals. We compared different screening methods based on third trimester fetal biometry: abdominal circumference z-score (AC) based on Hadlock curves (ACH) or Intergrowth 21st study curves (ACI), fetal weight estimation z-Score based on Hadlock formula (EFWH) and based on customised growth curves by Gardosi model (EFWG) as predictors of adverse perinatal outcome (APO). APO was defined by at least one of: stillbirth, neonatal death, Caesarean section for fetal distress, Apgar score less than 7 at 5 minutes and admission to neonatal intensive care unit. Multivariable regressions were done for each method with or without maternal characteristics in third trimester. A total of 2366 patients met the inclusion criteria and 264 (11%) with APO. APO was more frequent in patients who were nulliparous, used assisted reproduction, had a higher BMI, diabetes mellitus and a higher third trimester mean arterial pressure. Fetal biometry alone did not predict APO. When combined with maternal characteristics, prediction models improved with significant AUC (p < 0.0001): 0.643 for EFWG and 0.640 for CAH, CAI and EFWH. With the addition of maternal characteristics, the detection rate at 10% false positive rate increased from 13.3% to 20.6%, 13.3% to 20.6%, 12.4% to 22.8% and 11.0% to 20.6% for ACH, EFWH, EFWG and ACI, respectively. Fetal biometry is a poor predictor of APO and addition of maternal characteristics marginally improves the prediction. Sensitivities remain very low for routine screening and further studies are needed to test the addition of Doppler measurements and/or biological characteristics to predict perinatal outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».