What do the numbers say? - Introduction of the WHO ICD-PM classification and fetuses-at risk approach in perinatal audit, South India
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In India, despite a reduction in perinatal mortality rate from 2014 to 2019, still birth rate is still the same at the national average of 4/1000 live births. As yet there is no nation-wide audit in India except for facility based audits. Hence the need for a simplified yet effective audit process exists. The aim of this study was to perform a qualitative perinatal audit and devise methods for future audits. Methods: We conducted a one year audit for all perinatal deaths using WHO ICD PM and 3-delay classification. Gestational age (GA) specific mortality was calculated for significant underlying factors using fetuses-at risk approach. Results: We recorded a perinatal mortality rate of 6.1/1000 births among booked cases and 21.32/1000 births among referred cases. Fetal growth restriction was the most common antenatal condition, accounting to 33.3% of antepartum deaths. Prematurity accounted to 52% of neonatal deaths. Phase 2 delay with delayed referrals in severe pre-eclampsia and Phase 1 delay with late visit (> 24 h) to hospital after experiencing absent fetal movements were the most common identifiable delays. Hypertension stood out to be the single most common risk-factor. GA specific mortalities, calculated using fetuses-at risk approach, show a peak mortality rate at 30 weeks, 37 weeks and 38 weeks in pregnancies with early-onset preeclampsia, severe fetal growth restriction and medically treated gestational diabetes respectively. Conclusion: The audit identified significant contributing factors to the mortality. ICD-PM and 3-delay classification was simpler and easier to apply with wide areas of opportunities for secondary analysis.
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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 | 0,021 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».