Investigating fetal growth restriction and perinatal risks in appropriate for gestational age infants: using cohort and within‐sibling analyses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fetal growth restriction refers to fetuses that fail to reach their growth potential. Studies within siblings may be useful to disclose fetal growth restriction in appropriate for gestational age (AGA) infants. We analysed associations between birthweight percentiles and perinatal risks in AGA infants, using both population-based and within-sibling analyses. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING AND SAMPLE: Using nation-wide Swedish registries (1987-2012), we identified 2 134 924 singleton AGA births (10th-90th birthweight percentile for gestational age), of whom 1 377 326 were full siblings. METHODS: Unconditional Poisson regression was used for population analyses, and conditional (matched) Poisson regression for within-sibling analyses. We estimated associations between birthweight percentiles and stillbirth, neonatal mortality, and morbidity, using incidence rate ratios (IRRs) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Stillbirth and neonatal mortality risks declined with increasing birthweight percentiles, but the declines were larger in within-sibling analyses. Compared with the reference group (40th to <60th percentile), IRRs (95% CIs) of stillbirth for the lowest and highest percentile groups (10th to <25th and 75th-90th percentiles, respectively) were 1.87 (1.72-2.03) to 0.76 (0.68-0.85) in population analysis and 2.60 (2.27-2.98) and 0.43 (0.36-0.50) in within-sibling analysis. Neonatal morbidity risks in term non-malformed infants with low birthweight percentiles were generally only increased in within-sibling analyses. CONCLUSION: Using birthweight information from siblings may help to define fetal growth restriction in AGA infants. TWEETABLE ABSTRACT: Size of siblings helps to detect growth-restricted infants with seemingly normal birthweights.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».