Cumulative deceleration area: a simplified predictor of metabolic acidemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fetal monitoring, ubiquitous in obstetrics is used to predict and prevent intrapartum fetal injury. Despite decades of education and nomenclature revision, clinicians show low agreement on key elements, including the types of deceleration and hence their presumed etiology. Cumulative deceleration area is not dependent on deceleration type and could potentially mitigate this problem. Although deceleration area has shown promise as a marker of acidemia, no reports have shown how deceleration area evolves in late labor. Advances in computerization allow for direct measurement of deceleration area and standard fetal heart rate (FHR) patterns. The objective of this study was to compare the evolution and discrimination performance of deceleration area and other FHR patterns in late labor in term neonates with metabolic acidemia (MA) and in those with normal cord gases. METHODS: = 1498). Deceleration area and other FHR patterns were summarized and compared in 30-minute segments over the last five hours. Receiver-operating characteristic curves were constructed and AUCs compared. RESULTS: Deceleration area had the highest AUC (0.702, 95% CI 0.655-0.749) and was a superior marker of MA compared to baseline (AUC 0.588, 95% CI 0.530-0.645), baseline variability (AUC 0.611, 95% CI 0.558-0.663), and number of late decelerations (AUC 0.582, 95% CI 0.527-0.637). CONCLUSION: Cumulative deceleration area reduces the necessity to determine deceleration type. In a single number, it objectively quantifies three important aspects of decelerations; frequency, depth and duration and was a superior marker of MA compared to baseline level, baseline variability and number of late decelerations. The acidemia group had higher deceleration area over the last two hours prior to delivery. This result indicates that the cumulative area and persistence of repetitive decelerations is important clinically.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».