Maternal blood pressure trajectories and associations with gestational age at birth: a functional data analytic approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research has revealed group-level differences in maternal blood pressure trajectories across pregnancy. These trajectories are typically constructed using clinical blood pressure data and multivariate statistical methods that are prone to bias and ignore the functional, dynamic process underlying a single blood pressure observation. The aim of this study was to use functional data analysis to explore blood pressure variation across pregnancy, and multivariate methods to examine whether trajectories are related to gestational age at birth. Methods: Clinical blood pressure observations were available from 370 women who participated in a longitudinal pregnancy cohort study conducted in Montreal, Quebec, Canada. Functional data analysis was used to smooth blood pressure data and then to conduct a functional principal component analysis to examine predominant modes of variation. Results: Three eigenfunctions explained greater than 95% of the total variance in blood pressure. The first accounted for approximately 80% of the variance and was characterized by a prolonged-decrease trajectory in blood pressure; the second explained 10% of the variance and captured a late-increase trajectory; and the third accounted for approximately 7% of the variance and captured a mid-decrease trajectory. The prolonged-decrease trajectory of blood pressure was associated with older, and late-increase with younger gestational age at birth. Conclusion: Functional data analysis is a useful method to model repeated maternal blood pressure observations and many other time-related cardiovascular processes. Results add to previous research investigating blood pressure trajectories across pregnancy through identification of additional, potentially clinically important modes of variation that are associated with gestational age at birth.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».