Bias in comparisons of mortality among very preterm births: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies of prenatal determinants and neonatal morbidity and mortality among very preterm births have resulted in unexpected and paradoxical findings. We aimed to compare perinatal death rates among cohorts of very preterm births (24-31 weeks) with rates among all births in these groups (≥24 weeks), using births-based and fetuses-at-risk formulations. METHODS: We conducted a cohort study of singleton live births and stillbirths ≥24 weeks' gestation using population-based data from the United States and Canada (2006-2015). We contrasted rates of perinatal death between women with or without hypertensive disorders, between maternal races, and between births in Canada vs the United States. RESULTS: Births-based perinatal death rates at 24-31 weeks were lower among hypertensive than among non-hypertensive women (rate ratio [RR] 0.67, 95% CI 0.65-0.68), among Black mothers compared with White mothers (RR 0.94, 95%CI 0.92-0.95) and among births in the United States compared with Canada (RR 0.74, 95%CI 0.71-0.75). However, overall (≥24 weeks) perinatal death rates were higher among births to hypertensive vs non-hypertensive women (RR 2.14, 95%CI 2.10-2.17), Black vs White mothers (RR 1.86, 95%CI 184-1.88;) and births in the United States vs Canada (RR 1.08, 95%CI 1.05-1.10), as were perinatal death rates based on fetuses-at-risk at 24-31 weeks (RR for hypertensive disorders: 2.58, 95%CI 2.53-2.63; RR for Black vs White ethnicity: 2.29, 95%CI 2.25-2.32; RR for United States vs Canada: 1.27, 95%CI 1.22-1.30). CONCLUSION: Studies of prenatal risk factors and between-centre or between-country comparisons of perinatal mortality bias causal inferences when restricted to truncated cohorts of very preterm births.
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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 | 0,159 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».