Prediction of odds for emergency cesarean section: A secondary analysis of the CHILD term birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previously developed cesarean section (CS) and emergency CS prediction tools use antenatal and intrapartum risk factors. We aimed to develop a predictive model for the risk of emergency CS before the onset of labour utilizing antenatal obstetric and non-obstetric factors. METHODS: We completed a secondary analysis of data collected from the CHILD Cohort Study. The analysis was limited to term (≥37 weeks), singleton pregnant women with cephalic presentation. The sample was divided into a training and validation dataset. The emergency CS prediction model was developed in the training dataset and the performance accuracy was assessed by the area under the receiver operating characteristic curve(AUC) of the receiver operating characteristic analysis (ROC). Our final model was subsequently evaluated in the validation dataset. RESULTS: The participant sample consisted of 2,836 pregnant women. Mean age of participants was 32 years, mean BMI of 25.4 kg/m2 and 39% were nulliparous. 14% had emergency CS delivery. Each year of increasing maternal age increased the odds of emergency CS by 6% (adjusted Odds Ratio (aOR 1.06,1.02-1.08). Likewise, there was a 4% increase odds of emergency CS for each unit increase in BMI (aOR 1.04,1.02-1.06). In contrast, increase in maternal height has a negative association with emergency CS. The final emergency CS delivery predictive model included six variables (hypertensive disorders of pregnancy, antenatal depression, previous vaginal delivery, age, height, BMI). The AUC for our final prediction model was 0.74 (0.72-0.77) in the training set with a similar AUC in the validation dataset (0.77; 0.71-0.82). CONCLUSION: The developed and validated emergency CS delivery prediction model can be used in counselling prospective parents around their CS risk and healthcare resource planning. Further validation of the tool is suggested.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».