Machine learning‐based placental clusters and their associations with adverse pregnancy outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Placental abnormalities have been described in clinical convenience samples, with predominately adverse outcomes. Few studies have described placental patterns in unselected samples. OBJECTIVE: We aimed to investigate associations between co-occurring placental features and adverse pregnancy outcomes in a prospective cohort of singletons. METHODS: Data were from the Safe Passage study (U.S. and South Africa, 2007-2015). Before 24 weeks' gestation, participants were randomly invited to donate placental tissue at delivery for blinded, standardised pathological examination. We used hierarchical clustering to construct statistically derived groups using 60 placental features. We estimated associations between the placental clusters and select adverse pregnancy outcomes, expressed as unadjusted and adjusted risk ratios (RRs) and robust 95% confidence intervals (CI). RESULTS: We selected a 7-cluster model. After collapsing 2 clusters to form the reference group, we labelled the resulting 6 analytic clusters according to the overarching category of their most predominant feature(s): severe maternal vascular malperfusion (n = 117), fetal vascular malperfusion (n = 222), other vascular malperfusion (n = 516), inflammation 1 (n = 269), inflammation 2 (n = 175), and normal (n = 706). Risks for all outcomes were elevated in the severe maternal vascular malperfusion cluster. For instance, in unadjusted analyses, this cluster had 12 times the risk of stillbirth (RR 12.07, 95% CI 4.20, 34.68) and an almost doubling in the risk of preterm delivery (RR 1.93, 95% CI 1.27, 2.93) compared with the normal cluster. Small infant size was more common among the abnormal clusters, with the highest unadjusted RRs observed in the fetal vascular malperfusion cluster (small for gestational age birth RR 2.99, 95% CI 2.24, 3.98, head circumference <10th percentile RR 2.86, 95% CI 1.60, 5.12). Upon adjustment for known risk factors, most RRs attenuated but remained >1. CONCLUSION: Our study adds to the growing body of epidemiologic research, finding adverse pregnancy outcomes may occur through etiologic mechanisms involving co-occurring placental abnormalities.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».