The impact of missing birth weight in deceased versus surviving fetuses and infants in the comparison of birth weight-specific feto-infant mortality.
Notice bibliographique
Résumé
Birth weight-specific is preferred to crude feto-infant mortality in epidemiologic studies comparing rates across jurisdictions, because it can help limit the bias arising from regional differences in the completeness of reporting of vital events and in classification of live versus stillbirth among extremely small and immature infants. The potential impact of missing birth weight information in deceased versus surviving fetuses and infants in the comparison of birth weight-specific feto-infant mortality has been seldom examined, however. The authors investigated this issue, using data collected from two nationwide surveys of all pregnancy outcomes occurring 15 17 May 1989 and 12 16 February 1996, respectively, in Taiwan and the 1989 and 1996 linked birth and infant death records in Canada (excluding Ontario and Newfoundland). The proportions with missing birth weight information in Taiwan in 1989 were 25.0%, 15.4%, 0%, and 0.6%, respectively, for stillbirths, neonatal deaths, post-neonatal deaths, and survivors, and in 1996 were 100%, 5.0%, 0%, and 0.2%. The proportions with missing birth weight information in Canada in 1989 were 5.8%, 2.6%, 1.2%, and 0.6%, respectively, for fetal deaths, neonatal deaths, post-neonatal deaths, and survivors, and in 1996 were 5.0%, 2.4%, 1.1%, and 0.6%. Infant and (especially) fetal death rates were substantially higher in Taiwan than in Canada among births with missing birth weight. The authors concluded that differences in missing birth weight information between deaths and survivors can bias comparisons of birth weight-specific feto-infant mortality.
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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 | 0,147 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».