Towards a unified perinatal theory: Reconciling the births‐based and fetus‐at‐risk models of perinatal mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need to reconcile the opposing perspectives of the births-based and fetuses-at-risk models of perinatal mortality and to formulate a coherent and unified perinatal theory. METHODS: Information on births in the United States from 2004 to 2015 was used to calculate gestational age-specific perinatal death rates for low- and high-risk cohorts. Cubic splines were fitted to the fetuses-at-risk birth and perinatal death rates, and first and second derivatives were estimated. Births-based perinatal death rates, and fetuses-at-risk birth and perinatal death rates and their derivatives, were examined to identify potential inter-relationships. RESULTS: The rate of change in the birth rate dictated the pattern of births-based perinatal death rates in a triphasic manner: increases in the first derivative of the birth rate at early gestation corresponded with exponential declines in perinatal death rates, the peak in the first derivative presaged the nadir in perinatal death rates, and late gestation declines in the first derivative coincided with an upturn in perinatal death rates. Late gestation increases in the first derivative of the fetuses-at-risk perinatal death rate matched the upturn in births-based perinatal death rates. Differences in birth rate acceleration/deceleration among low- and high-risk cohorts resulted in intersecting perinatal mortality curves. CONCLUSION: The first derivative of the birth rate links a cohort's fetuses-at-risk perinatal death rate to its births-based perinatal death rate, and cohort-specific differences in birth rate acceleration/deceleration are responsible for the intersecting perinatal mortality curves paradox. This mechanistic explanation unifies extant models of perinatal mortality and provides diverse insights.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».