Timing of delivery in a high-risk obstetric population: a clinical prediction model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of antenatal corticosteroid treatment for women with threatened preterm birth depends on timely administration within 7 days before delivery. We modelled the probability of delivery within 7 days of admission to hospital among women presenting with threatened preterm birth, using routinely collected clinical characteristics. METHODS: Data from the Canadian Perinatal Network (CPN) were used, 2005-11, including women admitted to hospital with preterm labour, preterm pre-labour rupture of membranes, short cervix without contractions, or dilated cervix or prolapsed membranes without contractions at preterm gestation. Women with fetal anomaly, intrauterine fetal demise, twin-to-twin transfusion syndrome, and quadruplets were excluded. Logistic regression was undertaken to create a predictive model that was assessed for its calibration capacity, stratification ability, and classification accuracy (ROC curve). RESULTS: We included 3012 women admitted at 24-28 weeks gestation, or readmitted at up to 34 weeks gestation, to 16 tertiary-care CPN hospitals. Of these, 1473 (48.9%) delivered within 7 days of admission. Significant predictors of early delivery included maternal age, parity, gestational age at admission, smoking, preterm labour, prolapsed membranes, preterm pre-labour rupture of membranes, and antepartum haemorrhage. The area under the ROC curve was 0.724 (95% CI 0.706-0.742). CONCLUSION: We propose a useful tool to improve prediction of delivery within 7 days after admission among women with threatened preterm birth. This information is important for optimal corticosteroid treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».