MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2316469271 · doi:10.1097/ede.0b013e31826c6d76

Candidates at Risk for Postnatal Outcomes

2012· letter· en· W2316469271 sur OpenAlexaffabout
Sarka Lisonkova, K.S. Joseph

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyMedicineGestational agePediatricsFetusPregnancyObstetricsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: The recent extension of the fetuses-at-risk approach to outcomes originating in pregnancy and diagnosed postnatally remains controversial. Auger and colleagues1 advocate a discussion on extending the fetuses-at-risk approach to neonatal and postneonatal outcomes, whereas Paneth2 argues that such a formulation ignores the “transitions that permit live birth.” Whether fetuses or live births constitute the appropriate denominator for gestational age–specific neonatal mortality or gestational age–specific cerebral palsy hinges on how one conceptualizes the candidates for these outcomes. If the pathogenic process that causes neonatal death or cerebral palsy becomes established in utero, then fetuses constitute the appropriate denominator for these outcomes. Using the fetuses-at-risk approach for neonatal outcomes but not for postneonatal outcomes is a heuristic decision; for most (but not all) neonatal deaths and cerebral palsy, pathogenesis (neurologic injury in the case of cerebral palsy) occurs during pregnancy, whereas for many (but not all) postneonatal deaths, the causes arise postnatally. Thus, it would be appropriate to use the fetuses-at-risk approach for most neonatal outcomes and for cerebral palsy and sudden-infant-death syndrome but not for neonatal tetanus and most postneonatal outcomes. If fetuses are the appropriate candidates for fetal death, neonatal death, and cerebral palsy, then fetuses (not live births) should be sampled for control selection in case–control studies, even if noncase status is ascertained subsequently. The Etude Epidémiologique sur les Petits Ages Gestationnels (EPIPAGE),3 which followed a cohort of preterm infants (<33 weeks), illustrates this issue; the EPIPAGE cohort is complete for predicting the risk of cerebral palsy among preterm infants but incomplete for investigating the etiologic role of maternal smoking, hypertension, etc, on cerebral palsy (because fetuses that went on to deliver at term were not included in the cohort). Also of note is the anchor of the scale of time for assessing the effects of agents. Developmental time windows exist for teratogenic effects, and assessment of exposure to agents within windows of susceptibility requires a time scale anchored to conception. More generally, etiologic time (retrospective) in case–control studies is anchored to the moment of outcome occurrence/classification, and exposure to agents is commonly assessed within mutually exclusive windows of time on such a scale.4 However, the moment of outcome occurrence for postnatally diagnosed outcomes remains a point of contention in perinatology. Cerebral palsy presents the starkest choice—does cerebral palsy occur among fetuses, among infants, or among children in whom the diagnosis is typically made? Sarka Lisonkova Department of Obstetrics & Gynaecology University of British Columbia Vancouver, BC, Canada [email protected] K.S. Joseph Department of Obstetrics & Gynaecology University of British Columbia and the Children’s and Women’s Hospital of British Columbia Vancouver, BC, Canada School of Population and Public Health University of British Columbia Vancouver, BC, Canada

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEpidemiologyMême sujetBirth, Development, and HealthTravaux en français237 207