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Enregistrement W4411047687 · doi:10.1055/a-2628-2364

Fetal Weight Extrapolation following a Third-Trimester Ultrasound Examination Using the Gestation-Adjusted Projection Method: A Systematic Review and Meta-analysis

2025· review· en· W4411047687 sur OpenAlexaboutno aff
Micah Martin Vaughn-Valencia, Yan D. Zhao, Rodney K. Edwards, Shari Clifton, Hugh Nadeau

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Perinatology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalGestationStudy heterogeneityBirth weightObstetricsGestational diabetesGestational agePublication biasPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using systematic review and meta-analysis methodology, we sought to evaluate the accuracy of the gestation-adjusted projection (GAP) method of fetal weight extrapolation in the prediction of actual birth weight. A systematic literature search was performed using MEDLINE/PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science for studies published from database inception to June 2023. Studies were compiled that assessed the accuracy of the GAP method in pregnant women at term (≥37 weeks gestation) with an ultrasound performed at 34 to 36 weeks gestation. Quality was assessed using the Newcastle–Ottawa scale, and risk of bias was assessed using the risk of bias in nonrandomized studies of interventions (ROBINS-I) tool. Meta-analysis was performed to evaluate the agreement between the GAP method and the actual birth weight using the mean percent error, mean absolute error, and mean absolute percent error. Means and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated. Heterogeneity between studies was assessed using I 2 and tau2 statistics. The search identified 949 records. After a full-text review, a total of eight studies with 5,306 subjects were included. Studies were retrospective and prospective cohort studies. All studies were deemed high quality and determined to have a low risk of bias. Five studies were performed in the United States, one in Italy, one in Spain, and one in the United Kingdom. Four studies included patients with pregestational or gestational diabetes and obesity. Due to substantial heterogeneity, the random-effects model was used to estimate the effects of studies. The mean percent error was 3.1% (95% CI: 1.1–5.2), the mean absolute error was 240 g (95% CI: 205–275 g), and the mean absolute percent error was 8.0% (95% CI: 6.9–9.1). The GAP method of fetal weight extrapolation is an accurate approach to birth weight prediction and is suitable for use in a diverse population. The study protocol was submitted for online registration in the International Register of Prospective Systematic Reviews (PROSPERO) before the literature review was undertaken (registration number: CRD42023392977).

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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