Estimation du biais lié à l’indice de masse corporelle utilisé dans l’Enquête canadienne sur l’expérience de la maternité
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cette étude visait à évaluer le biais dans la mesure de l’indice de masse corporelle (IMC) dans l’Enquête canadienne sur l’expérience de la maternité (ECEM) ainsi que les répercussions possibles de ce biais sur l’association entre l’IMC et certaines issues de grossesse. Méthodologie Nous avons évalué la répartition des valeurs de l’IMC en comparant des données autodéclarées et des données mesurées. Nous avons utilisé un échantillon aléatoire de 6 175 participantes à l’ECEM dont l’IMC avait été calculé d’après la taille et le poids autodéclarés et un échantillon aléatoire de 259 participantes à l’Enquête canadienne sur les mesures de santé (ECMS) ayant déjà accouché et dont l’IMC avait été calculé d’après la taille et le poids autodéclarés et mesurés. Nous avons appliqué deux équations de correction à l’IMC fondé sur des valeurs autodéclarées, et nous avons examiné l’impact de ces corrections sur les associations entre l’IMC et un accouchement par césarienne, un faible poids pour l’âge gestationnel (FPAG) et un poids élevé pour l’âge gestationnel (PEAG). Résultats Dans l’ensemble, 86,9 % des femmes du sous-échantillon de l’ECMS appartenaient à la même catégorie d’IMC lorsque ses valeurs étaient autodéclarées et lorsqu’elles étaient mesurées. Cependant, les différences de répartition ont eu un effet considérable sur la proportion de femmes des catégories de poids insuffisant et d’obésité. Par exemple, le pourcentage de femmes classées comme obèses était de 14,5 % avec les données autodéclarées contre 20,8 % avec les données mesurées. Les corrections ont permis d’améliorer les estimations de la prévalence de l’obésité, mais ont surestimé ou sous-estimé les autres catégories d’IMC. Les corrections ont eu un effet non significatif sur les associations entre l’IMC et l’accouchement par césarienne, le FPAG et le PEAG. Conclusion Bien que la concordance pour la répartition des valeurs de l’IMC entre la taille et le poids autodéclarés et la taille et le poids mesurés soit élevée, il existe un biais dans les mesures fondées sur les valeurs autodéclarées susceptible d’entraîner de légères surestimations ou sous-estimations des risques associés à une catégorie d’IMC donnée. La tendance générale des associations reste néanmoins inchangée.
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 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 | 0,018 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».