Evaluation of Concordance Between Original Death Certifications and an Expert Panel Process in the Determination of Sudden Unexplained Death in Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The true incidence of sudden unexplained death in childhood (SUDC), already the fifth leading category of death among toddlers by current US Centers for Disease Control and Prevention estimates, is potentially veiled by the varied certification processes by medicolegal investigative offices across the United States. Objective: To evaluate the frequency of SUDC incidence, understand its epidemiology, and assess the consistency of death certification among medical examiner and coroner offices in the US death investigation system. Design, Setting, and Participants: In this case series, 2 of 13 forensic pathologists (FPs) conducted masked reviews of 100 cases enrolled in the SUDC Registry and Research Collaborative (SUDCRRC). Children who died aged 11 months to 18 years from 36 US states, Canada, and the United Kingdom had been posthumously enrolled in the SUDCRRC by family members from 2014 to 2017. Comprehensive data from medicolegal investigative offices, clinical offices, and family members were reviewed. Data analysis was conducted from December 2014 to June 2020. Main Outcomes and Measures: Certified cause of death (COD) characterized as explained (accidental or natural) or unexplained, as determined by SUDCRRC masked review process. Results: In this study of 100 cases of SUDC (mean [SD] age, 32.1 [31.8] months; 58 [58.0%] boys; 82 [82.0%] White children; 92 [92.0%] from the United States), the original pathologist certified 43 cases (43.0%) as explained COD and 57 (57.0%) as unexplained COD. The SUDCRRC review process led to the following certifications: 16 (16.0%) were explained, 7 (7.0%) were undetermined because of insufficient data, and 77 (77.0%) were unexplained. Experts disagreed with the original COD in 40 cases (40.0%). These data suggest that SUDC incidence is higher than the current Centers for Disease Control and Prevention estimate (ie, 392 deaths in 2018). Conclusions and Relevance: To our knowledge, this is the first comprehensive masked forensic pathology review process of sudden unexpected pediatric deaths, and it suggests that SUDC may often go unrecognized in US death investigations. Some unexpected pediatric deaths may be erroneously attributed to a natural or accidental COD, negatively affecting surveillance, research, public health funding, and medical care of surviving family members. To further address the challenges of accurate and consistent death certification in SUDC, future studies are warranted.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,077 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».