Estimated fetal weight percentiles and kindergarten-age child development: evaluating the predictive ability of the INTERGROWTH-21st and WHO fetal growth charts a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To estimate the association between estimated fetal weight (EFW) percentiles on the INTERGROWTH-21st and WHO fetal growth charts and kindergarten-age childhood development, and identify the charts’ percentile cut-offs that best predict kindergarten-age developmental challenges. Design: Retrospective cohort linkage study. Setting: Obstetrical ultrasound department of BC Women’s Hospital, Vancouver, Canada. Population or Sample: Non-anomalous, singleton fetuses scanned ≥ 28 weeks’ gestation, 2000-2011 (n=3418). Methods: We classified EFWs into percentiles using the INTERGROWTH-21st and WHO charts. We used generalized additive modelling to link EFW percentile with routine province-wide kindergarten readiness test results. We calculated the AUC, as well as other measures of diagnostic accuracy with 95% confidence intervals (CI) at select percentile cut-points of the charts. Main Outcome Measures: Total Early Development Instrument (EDI) score (/50). Secondary outcomes: EDI sub-domain scores for language and cognitive development, and for communication skills and general knowledge; designation of ‘developmentally vulnerable’ or ‘special needs’. Results: Fetuses with lower EFW percentiles had systematically lower EDI scores and increased risks of developmental vulnerability. However, the clinical significance of differences was modest in magnitude: e.g., total EDI score -2.8 [95% CI: -5.1, -0.5] in children with an EFW 3-9th percentile of INTERGROWTH chart (vs. reference of 31-90th). The charts’ predictive abilities for adverse child development were limited (e.g., AUC<0.53 for both charts). Conclusions: Lower EFW percentiles on the INTERGROWTH-21st and WHO charts indicate increased risks of adverse kindergarten-age child development at the population level, but are not accurate individual-level predictors of adverse child development.
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 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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».