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Enregistrement W4400597417 · doi:10.1111/1471-0528.17890

Stillbirth risk by fetal size among 126.5 million births in 15 countries from 2000 to 2020: A fetuses‐at‐risk approach

2024· article· en· W4400597417 sur OpenAlexaff
Yemisrach B. Okwaraji, Lorena Suárez‐Idueta, Eric O. Ohuma, Ellen Bradley, Judith Yargawa, Verónica Pingray, Gabriela Cormick, Adrienne Gordon, Vicki Flenady, Erzsébet Horváth–Puhó, Henrik Toft Sørensen, Liili Abuladze, Mohammed Heidarzadeh, Narjes Khalili, Khalid Yunis, Ayah Al Bizri, Arturo Barranco, Aimée E. van Dijk, Lisa Broeders, Tawa Olukade, Neda Razaz, Jonas Söderling, Lucy Smith, Ruth Matthews, Rachael Wood, Kirsten Monteath, Isabel Pereyra, Gabriella Pravia, Sarka Lisonkova, Qi Wen, Joy E Lawn, Hannah Blencowe

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChildren's Investment Fund FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésGestationObstetricsMedicinePregnancyPopulationFetusGestational ageSmall for gestational ageLive birthBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare stillbirth rates and risks for small for gestational age (SGA), large for gestational age (LGA) and appropriate for gestational age (AGA) pregnancies at 24-44 completed weeks of gestation using a birth-based and fetuses-at-risk approachs. DESIGN: Population-based, multi-country study. SETTING: National data systems in 15 high- and middle-income countries. POPULATION: Live births and stillbirths. METHODS: A total of 151 country-years of data, including 126 543 070 births across 15 countries from 2000 to 2020, were compiled. Births were categorised into SGA, AGA and LGA using INTERGROWTH-21st standards. Gestation-specific stillbirth rates, with total births as the denominator, and gestation-specific stillbirth risks, with fetuses still in utero as the denominator, were calculated from 24 to 44 weeks of gestation. MAIN OUTCOME MEASURES: Gestation-specific stillbirth rates and risks according to size at birth. RESULTS: The overall stillbirth rate was 4.22 per 1000 total births (95% CI 4.22-4.23) across all gestations. Applying the birth-based approach, the stillbirth rates were highest at 24 weeks of gestation, with 621.6 per 1000 total births (95% CI 620.9-622.2) for SGA pregnancies, 298.4 per 1000 total births (95% CI 298.1-298.7) for AGA pregnancies and 338.5 per 1000 total births (95% CI 337.9-339.0) for LGA pregnancies. Applying the fetuses-at-risk approach, the gestation-specific stillbirth risk was highest for SGA pregnancies (1.3-1.4 per 1000 fetuses at risk) prior to 29 weeks of gestation. The risk remained stable between 30 and 34 weeks of gestation, and then increased gradually from 35 weeks of gestation to the highest rate of 8.4 per 1000 fetuses at risk (95% CI 8.3-8.4) at ≥42 weeks of gestation. The stillbirth risk ratio (RR) was consistently high for SGA compared with AGA pregnancies, with the highest RR observed at ≥42 weeks of gestation (RR 9.2, 95% CI 15.2-13.2), and with the lowest RR observed at 24 weeks of gestation (RR 3.1, 95% CI 1.9-4.3). The stillbirth RR was also consistently high for SGA compared with AGA pregnancies across all countries, with national variability ranging from RR 0.70 (95% CI 0.43-0.97) in Mexico to RR 8.6 (95% CI 8.1-9.1) in Uruguay. No increased risk for LGA pregnancies was observed. CONCLUSIONS: Small for gestational age (SGA) was strongly associated with stillbirth risk in this study based on high-quality data from high- and middle-income countries. The highest RRs were seen in preterm gestations, with two-thirds of the stillbirths born as preterm births. To advance our understanding of stillbirth, further analyses should be conducted using high-quality data sets from low-income settings, particularly those with relatively high rates of SGA.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
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