Prediction of Small for Gestational Age: Accuracy of Different Sonographic Fetal Weight Estimation Formulas
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy of various sonographic estimated fetal weight (sEFW) formulas for the prediction of small for gestational age (SGA) neonates. METHODS: A retrospective analysis of 6,126 fetal biometrical measurements performed within 3 days of delivery. SGA prediction was evaluated for various sEFW formulas by calculating the sensitivity, specificity, positive/negative predictive value (PPV/NPV), likelihood ratio (+LR/-LR), overall accuracy and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Systematic error, random error, proportion of estimates >10% of birth weights, actual and absolute weight differences were compared between SGA and non-SGA neonates. RESULTS: Overall, 638 (10.4%) neonates were SGA. There was considerable variation among formulas in sensitivity (mean ± SD, 62 ± 14.4%; range, 32.4-91.2), PPV (72.5 ± 10.7%; 45.8-95.6) and +LR (24.2 ± 10.9; 7.2-57.3), mild variation in specificity (96.6 ± 2.7%; 87.4-99.4), NPV (94.6 ± 5.3%; 72.2-98.9) and -LR (0.4 ± 0.1; 0.1-0.7) and minimal variation in AUC (mean, 0.93; range, 0.91-0.93). The majority of formulas had a lower accuracy for the SGA neonates, with systematic error and random error ranging from -4.2 to 14.3% and from 8.4 to 12.9% for SGA, and from -8.7 to 16.1% and from 7.2 to 10.5% for non-SGA, respectively. CONCLUSION: sEFW formulas differ in their accuracy for SGA prediction. In our population, the most accurate formula for SGA prediction was Hadlock's formula utilizing femur length, abdominal and head circumference.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».