Placental Abruption and Perinatal Mortality: Abnormal Placentation and Spontaneous Abortion as Contributors to Left Truncation Bias
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Generally, studies in perinatal epidemiology restrict cohort entry to 20 weeks of gestation, but exposures and outcomes may occur earlier. This restriction may introduce left truncation bias. OBJECTIVES: To examine the impact of left truncation bias when estimating the causal effect of abruption on perinatal mortality in the context of abnormal placentation, with spontaneous abortion (SAB) as a censoring event. METHODS: Through 80 Monte Carlo simulation scenarios based on realistic clinical assumptions, we estimated risk differences (RD), risk ratios (RR) and bias parameters for the abruption-perinatal mortality association. RESULTS: Censoring by SAB ranged from 5.6% to 7.6% across simulation setups. The risk of mortality was overestimated in observable (left-truncated) data at ≥ 20 weeks compared to an unobservable cohort starting follow-up at placental implantation (conception cohort). Underestimation of risks was stronger among abruption pregnancies. RDs for the abruption-mortality association were biased by +1% to +3% among conceptions with normal implantation and by +5% to +43% among abnormal placentation. Due to the disproportionate underestimation of mortality among nonabruption pregnancies, RRs were overestimated by 1.1 to 1.2-fold for normal implantations and by 1.1 to 8.4-fold for abnormal implantations. CONCLUSIONS: The findings of this simulation study highlight the critical importance of placentation in successful pregnancy. Abnormal placentation has profound consequences for unsuccessful pregnancies, remarkably increasing the risks of early losses, placental abruption and other obstetrical complications. This study underscores that left truncation can bias the abruption-perinatal mortality association, differentially by whether the placentation was normal or abnormal. However, defining the causal question regarding the abruption-perinatal mortality association requires consideration of the target population, which may include all conceptions. In studies of these effects, outcome follow-up capability may introduce left truncation bias. We do not prescribe one analytic approach to account for left truncation, but rather, the approach should be guided by the causal question.
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 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 | 0,078 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».