Validation of Parent-reported Gestational Age Categories for Children Less Than 6 Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm birth is an important outcome or exposure in epidemiologic research. When administrative data on measured gestational age is not available, parent-reported gestational age can be obtained from questionnaires, which is subject to potential bias. To our knowledge, few studies have assessed the validity of parent-reported gestational age categories, including commonly defined categories of preterm birth. METHODS: We used linked data from primarily healthy children <6 years of age in TARGet Kids! in Toronto, Canada, and ICES administrative healthcare data from April 2011 to March 2020. We assessed the criterion validity of questionnaire-based parent-reported gestational age by calculating sensitivity and specificity for term (≥37 weeks), late preterm (34-36 weeks), and moderately preterm (32-33 weeks) gestational age categories, using administrative healthcare records of gestational age as the criterion standard. We conducted subgroup analyses for various parent and socioeconomic factors that may influence recall. RESULTS: Of the 4684 participants, 97.3% correctly classified the gestational age category according to administrative healthcare data. Parent-reported gestational age sensitivity ranged from 83.7% to 98.5% and specificity ranged from 88.3% to 99.8%, depending on category. For each subgroup characteristic, sensitivity and specificity were all ≥70%. Lower educational attainment, lower family income, father reporting, ≥1 year since birth, ≥2 children, lower parent age, and reported gestational diabetes and/or hypertension were associated with slightly lower sensitivity and/or specificity. CONCLUSIONS: In this linked cohort, parent-reported gestational age categories had high accuracy. Criterion validity varied minimally among some parent and socioeconomic factors. Our findings can inform future quantitative bias analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».