A safe, low-cost, easy-to-use 3D camera platform to assess risk of obstructed labor due to cephalopelvic disproportion
Notice bibliographique
Résumé
Cephalopelvic disproportion (CPD)-related obstructed labor is accountable for 3-8% of the maternal deaths worldwide. The consequence of CPD-related obstructive labor in the absence of a Caesarian section (C/S) is often maternal or perinatal mortality or morbidity to the mother and/or the infant. Accurate and timely referral of at-risk mothers to health facilities where C/S is a delivery option could reduce maternal mortality in the developing world. The goal of this work was to develop and test the feasibility of a safe, low-cost, easy-to-use, portable tool, using a Microsoft Kinect 3D camera, to identify women at risk for obstructed labor due to CPD. Magnetic resonance imaging (MRI) scans, 3D camera imaging, anthropometry and clinical pelvimetry were collected and analyzed from women 18-40 years of age, at gestational age ≥36+0 weeks with previous C/S due to CPD (n = 43), previous uncomplicated vaginal deliveries (n = 96), and no previous obstetric history (n = 148) from Addis Ababa, Ethiopia. Novel and published CPD risk scores based on anthropometry, clinical pelvimetry, MRI, and Kinect measurements were compared. Significant differences were observed in most anthropometry, clinical pelvimetry, MRI and Kinect measurements between women delivering via CPD-related C/S versus those delivering vaginally. The area under the receiver-operator curve from novel CPD risk scores base on MRI-, Kinect-, and anthropometric-features outperformed novel CPD risk scores based on clinical pelvimetry and previously published indices for CPD risk calculated from these data; e.g., pelvic inlet area, height, and fetal-pelvic index. This work demonstrates the feasibility of a 3D camera-based platform for assessing CPD risk as a novel, safe, scalable approach to better predict risk of CPD in Ethiopia and warrants the need for further blinded, prospective studies to refine and validate the proposed CPD risk scores, which are required before this method can be applied clinically.
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 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».