MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213236173 · doi:10.1111/jog.15189

Classification of stillbirth by the International Classification of Diseases for Perinatal Mortality using a sequential approach: A 20‐year retrospective study from Thailand

2022· article· en· W4213236173 sur OpenAlexaff
Mana Taweevisit, Panachai Nimitpanya, Paul S. Thorner

Notice bibliographique

RevueJournal of obstetrics and gynaecology research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAutopsyCause of deathObstetricsPerinatal mortalityMaternal deathPlacentaFetal deathPregnancyRetrospective cohort studyNeonatal deathPediatricsFetusPathologyDiseasePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The International Classification of Diseases for Perinatal Mortality (ICD-PM) is a system for recording causes of perinatal death. In this system, placental pathology is considered a "maternal condition" and this category does not cover the spectrum of placental pathology that can impact on perinatal death. The aim of the study was to apply a wider spectrum of placental pathology as a separate parameter for classifying death in the ICD-PM. METHODS: All autopsy reports at a single institution over a 20-year period (2001-2020) were reviewed. Causes of stillbirth were analyzed in a sequential manner: step 1, clinical history and laboratory results; step 2, placenta; and step 3, autopsy; and classified at each step according to the ICD-PM. RESULTS: The review identified 330 cases, including 126 antepartum and 204 intrapartum deaths. Step 1 identified a cause in 176 (86%) intrapartum deaths and 64 (51%) antepartum deaths. The addition of placental pathology (step 2) changed the cause of death in 12% of cases, with causes now identified in 190 (93%) intrapartum and 89 (71%) antepartum deaths. Adding step 3 did not identify any additional causes of death. CONCLUSION: The accuracy of the ICD-PM classification is dependent on the data available. Placental pathology made a significant difference in assigning causes of death in our series, stressing the importance of placental examination. Determination of the cause of death based on clinical history and laboratory data alone may be inaccurate, and less useful for comparative studies and planning prenatal care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of obstetrics and gynaecology researchMême sujetMaternal and fetal healthcareTravaux en français237 207