Screening for small‐for‐gestational‐age fetuses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction It is well established that correct antenatal identification of small‐for‐gestational‐age (SGA) fetuses reduces their risk of adverse perinatal outcome with long‐term consequences. Ultrasound estimates of fetal weight (EFWus) are the ultimate tool for this identification. It can be conducted as a “universal screening”, that is, all pregnant women at a specific gestational age. However, in Denmark it is conducted as “selective screening”, that is, only on clinical indication. The aim of this study was to assess the performance of the Danish national SGA screening program and the consequences of false‐positive and false‐negative SGA cases. Material and methods In this retrospective cohort study, we included 2928 women with singleton pregnancies with due dates in 2015. We defined “risk of SGA” by an EFWus ≤ −15% of expected for the gestational age and “SGA” as birthweight ≤−22% of expected for gestational age. Results At birth, the prevalence of SGA was 3.3%. The overall sensitivity of the Danish screening program was 62% at a false‐positive rate of 5.6%. Within the entire cohort, 63% had an EFWus compared with 79% of the SGA cases. The sensitivity was 79% for those born before 37 weeks of gestation but only 40% for those born after 40 weeks of gestation. The sensitivity was also associated with birthweight deviation; 73% among extreme SGA cases (birthweight deviation ≤−33%) and 55% among mild SGA (birthweight deviation between −22% and −27%). False diagnosis of SGA was associated with an increased rate of induction of labor (ORadj = 2.51, 95% CI 1.70‐3.71) and cesarean section (ORadj = 1.44, 95% CI 0.96‐2.18). Conclusions The performance of the Danish national screening program for SGA based on selective EFWus on clinical indication has improved considerably over the last 20 years. Limitations of the program are the large proportion of women referred to ultrasound scan and the low performance post‐term.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».