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Enregistrement W4381839132 · doi:10.1111/ppe.12993

A flexible approach to modelling stillbirths using the foetuses at risk approach

2023· article· en· W4381839132 sur OpenAlexafffund
Jeffrey N. Bone, K.S. Joseph, Sid John, Sarka Lisonkova

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensBC Children's HospitalChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSick Kids Foundation
Mots-clésMedicineObstetricsRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survival analysis methods are increasingly used to model the gestational age-specific risk of perinatal phenomena such as stillbirth. OBJECTIVES: To compare two types of survival analysis models, and highlight differences by estimating the relationships between pre-pregnancy BMI and gestational age-specific rates of stillbirth. METHODS: The study was based on singleton live births and stillbirths in the United States in 2016-2017, with data obtained from the natality and fetal death files of the National Center for Health Statistics. We compared Cox regression versus piecewise exponential additive mixed models (PAMMs) for modelling the relationship between BMI and stillbirth across gestational age. In a second analysis, we illustrated the performance of both models for assessing the relationship between the trimester-specific number of cigarettes smoked, a time-dependent covariate, and stillbirth. RESULTS: The study population included 7,567,316 births, of which 42,739 were stillbirths (5.6 per 1000 total births). Stillbirth rates increased with increasing pre-pregnancy BMI and increasing gestational age. In analyses with BMI as a categorical variable, the Cox model and PAMM models yielded similar results. Analyses of BMI as a continuous variable also showed similar results when BMI associations were assumed to be linear, and the changes in gestational age-specific rates were modelled parametrically. However, results differed slightly when PAMMs, modelled with data-driven approaches, were used to estimate changes in BMI effects across gestational age; PAMMs provided a more nuanced modelling of time-varying effects. PAMM models showed an approximately linear increase in the effect of smoking on stillbirth with increasing gestational age. CONCLUSIONS: For survival analyses using the foetuses-at-risk approach, PAMMs provide a valuable alternative to the traditional Cox model, with increased modelling flexibility when proportional hazards assumptions are violated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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