Estimating bias in derived body mass index in the Maternity Experiences Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to assess bias in the body mass index (BMI) measure in the Canadian Maternity Experiences Survey (MES) and possible implications of bias on the relationship between BMI and selected pregnancy outcomes. METHODS: We assessed BMI classification based on self-reported versus measured values. We used a random sample of 6175 women from the MES, which derived BMI from self-reported height and weight, and a random sample of 259 women who had previously given birth from the Canadian Health Measures Survey (CHMS), which derived BMI from self-reported and measured height and weight. Two correction equations were applied to self-reported based BMI, and the impact of these corrections on associations between BMI and caesarean section, small-for-gestational age (SGA) and large-for-gestational age (LGA) births was studied. RESULTS: Overall, 86.9% of the CHMS subsample was classified into the same BMI category based on self-reported versus measured data. However, misclassification had a substantial effect on the proportion of women in underweight and obese BMI categories. For example, 14.5% versus 20.8% of women were classified as obese based on self-reported data versus measured data. Corrections improved estimates of obesity prevalence, but over- and underestimated other BMI categories. Corrections had nonsignificant effects on the associations between BMI and SGA, LGA, and caesarean section. CONCLUSION: While there was high concordance in BMI classification based on selfreported versus measured height and weight, bias in self-reported based measures may slightly over- or underestimate the risks associated with a particular BMI class. However, the general trend in associations is unaffected.
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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 | 0,091 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».