Evaluating the correlation between amniotic fluid volume and estimated fetal weight in healthy pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The establishment of cut-offs for normal amniotic fluid volume (AFV) is valuable to predict perinatal outcomes. However, the most common methods to measure AFV are not accurate enough. It is important to understand factors that may be able to increase the accuracy of the calculation of AFV cut-off values. The objective of this study was to verify the correlation between AFV and estimated fetal weight (EFW). METHODS: Records from almost 7,000 patients between 2012 and 2017 were accessed through hospital databases. The AFV measurements included in our analysis were obtained using the maximum vertical pocket technique. RESULTS: AFV was positively correlated with EFW in the overall, male and female samples; however, the magnitude of the association was small (0.1<r<0.3). A moderate (0.3≤r<0.5) association between AFV and EFW was found specifically during mid- to late-gestation. CONCLUSIONS: The incorporation of EFW together with other factors (e.g., gestational age, fetus sex) may increase the accuracy of the AFV cut-offs calculation and, ultimately, reduce morbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».