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Enregistrement W2324837860 · doi:10.3109/14767058.2016.1157576

Classifying neonatal growth outcomes: use of birth weight, placental evaluation and individualized growth assessment

2016· article· en· W2324837860 sur OpenAlexaff
Russell L. Deter, Khrystyna Levytska, Nir Melamed, Wesley Lee, John‏ Kingdom

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational ageObstetricsSmall for gestational ageBirth weightFetal growthFetusPregnancyPercentileCrown-rump lengthPregnancy-associated plasma protein AFirst trimesterBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare neonatal growth outcomes determined by birth weight (BW), placental assessment (Plac Assess) and individualized growth assessment (IGA). METHODS: This retrospective analysis was carried out in 45 selected pregnancies at risk for fetal growth restriction. Serial fetal biometry was carried out in the 2nd and 3rd trimester. First and second trimester placental biomarkers, 2nd trimester uterine artery (Ut A) velocimetry and postnatal placental pathology were evaluated as indicators of placental insufficiency. At delivery, weight (WT), head circumference (HC) and crown-heel length (CHL) were measured. BWs were categorized as large-for-gestational-age (LGA), appropriate-for-gestational-age (AGA) and small-for-gestational age (SGA) (<10th, 10th-90th and >90th percentiles). In these categories, neonatal growth outcomes were classified as growth restricted (GR), normal (NORMAL) or macrosomic (MACRO) based on BW plus Plac Assess (Ut A velocimetry, biomarkers, pathology) or IGA [growth potential realization index profile (WT, HC and CHL)]. RESULTS: There were 6 LGA, 14 AGA and 25 SGA neonates in this sample. All 14 AGA neonates were considered NORMAL by both IGA and BW + Plac Assess. All six LGA neonates were classified as MACRO by BW + Plac Assess but only four by IGA (the remaining two were NORMAL and high NORMAL). The 25 SGA cases could be divided into five subgroups based on IGA and BW + Plac Assess. The largest subgroup (56%) was GR and the next largest (24%) was NORMAL by both classification methods. In the remaining 20%, there was some evidence of GR but IGA and BW + Plac Assess were not in complete agreement. CONCLUSIONS: Agreement was good for all three methods in the LGA and AGA groups. The SGA group was heterogeneous but agreement between IGA and BW + Plac Assess was 89%. These results, using more sophisticated growth assessment methods, confirm placental insufficiency as a primary cause of growth restriction. Most normal and GR SGA neonates can be identified with conventional anatomical measurements if IGA is used.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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