Phenotypic Classification of preterm Birth Among Multiparous Women: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Global Alliance to Prevent Prematurity and Stillbirth developed a phenotypic classification for preterm birth using clinical presentation (rather than risk factors) to improve surveillance. The objective of this study was to determine distributions of preterm birth phenotypes and associations with Caesarean section, low Apgar score, and neonatal death in multiparous women, stratifying by first versus recurrent preterm births. METHODS: This population-based cohort study used the Better Outcomes Registry and Network (BORN) of multiparous women giving birth in hospital with a singleton after 20 weeks in Ontario from 2012 to 2014 (Canadian Task Force Classification II-2). RESULTS: In multiparous women with preterm birth, 29.6% had a history of recurrence, of whom 66.2% had at least one clinical condition associated with the phenotypic model, compared with 63.5% of first preterm births. In recurrent preterm births, criteria for maternal, fetal, and placental conditions were met in 44.5%, 37.9%, and 8.2%, respectively, compared with 36.8%, 39.0%, and 10.4%, respectively, of first preterm births. Associations of preterm birth with Caesarean section, low Apgar score, and neonatal death varied across clinical conditions but were similar between first and recurrent preterm births; for example, for recurrent preterm birth, Caesarean section for maternal, fetal, and placental conditions had odds ratios of 1.66 (95% confidence interval [CI] 1.32-2.07), 1.09 (95% CI 0.80-1.49), and 3.92 (95% CI 1.98-7.78), compared with first preterm birth odds ratios of 1.21 (95% CI 1.03-1.41), 0.92 (95% CI 0.77-1.10), and 6.24 (95% CI 4.07-9.56). CONCLUSION: This study provides novel evidence of the utility of the preterm birth phenotypic classification model by using stratification for previous preterm birth, a robust predictor-with variation in phenotypes in initial and recurrent preterm births.
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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 | 0,001 |
| 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 ».