Comparing very low birth weight versus very low gestation cohort methods for outcome analysis of high risk preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared to very low gestational age (<32 weeks, VLGA) cohorts, very low birth weight (<1500 g; VLBW) cohorts are more prone to selection bias toward small-for-gestational age (SGA) infants, which may impact upon the validity of data for benchmarking purposes. METHOD: Data from all VLGA or VLBW infants admitted in the 3 Networks between 2008 and 2011 were used. Two-thirds of each network cohort was randomly selected to develop prediction models for mortality and composite adverse outcome (CAO: mortality or cerebral injuries, chronic lung disease, severe retinopathy or necrotizing enterocolitis) and the remaining for internal validation. Areas under the ROC curves (AUC) of the models were compared. RESULTS: VLBW cohort (24,335 infants) had twice more SGA infants (20.4% vs. 9.3%) than the VLGA cohort (29,180 infants) and had a higher rate of CAO (36.5% vs. 32.6%). The two models had equal prediction power for mortality and CAO (AUC 0.83), and similarly for all other cross-cohort validations (AUC 0.81-0.85). Neither model performed well for the extremes of birth weight for gestation (<1500 g and ≥32 weeks, AUC 0.50-0.65; ≥1500 g and <32 weeks, AUC 0.60-0.62). CONCLUSION: There was no difference in prediction power for adverse outcome between cohorting VLGA or VLBW despite substantial bias in SGA population. Either cohorting practises are suitable for international benchmarking.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».