Development and Validation of the Cannabis Exposure in Pregnancy Tool (CEPT)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Evidence of associations between prenatal cannabis use (PCU) and maternal and infant health outcomes remains conflicting amid broad legalization of cannabis across Canada and 40 American states. A critical limitation of existing evidence lies in the non-standardized and crude measurement of PCU, resulting in high risk of misclassification bias. We developed a standardized tool to comprehensively measure prenatal cannabis use in pregnant populations for research purposes. Methods We conducted a patient-oriented tool development and validation study using a bias-minimizing process. Following an environmental scan and critical appraisal of existing prenatal substance use tools, we recruited pregnant participants via targeted social media advertising and obstetric clinics in Alberta, Canada. We conducted individual in-depth interviews and cognitive interviewing in separate sub-samples, to develop and refine our tool. We assessed convergent and discriminant validity internal consistency and 3-month test-retest reliability, and validated the tool externally against urine THC bioassay. Results 254 pregnant women participated. The 9-item Cannabis Exposure in Pregnancy Tool (CEPT) had excellent discriminant (Cohen’s kappa=-0.27-0.15) and convergent (Cohen’s kappa=0.72-1.0) validity; as well as high internal consistency (Chronbach’s alpha = 0.92), and very good test-retest reliability (weighted Kappa=0.92, 95% C.I. [0.86-0.97]). The CEPT is valid against urine THC bioassay (sensitivity=100%, specificity=77%). Interpretation The CEPT is a novel, valid and reliable measure of frequency, timing, dose, and mode of PCU, in a contemporary sample of pregnant women. Using CEPT (compared to non-standardized tools) can improve measurement accuracy, and thus the quality of PCU and maternal and child health research.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».