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Enregistrement W4413883225 · doi:10.1016/j.jogc.2025.103087

Preeclampsia Screening Taking Into Account Ethnicity and Socioeconomic Status—A Comparison of the Competing Risks Model and Risk Factor Scoring

2025· article· en· W4413883225 sur OpenAlexvenueno aff
Anastasija Arechvo, Argyro Syngelaki, Ranjit Akolekar, Peter von Dadelszen, K. H. Nicolaides, Laura A. Magee

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFetal Medicine Foundation
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusEthnic groupPreeclampsiaRisk factorDemographyEnvironmental healthPregnancyInternal medicinePopulationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to compare preeclampsia (PE) risk screening by risk factors and the multivariable competing risks model. METHODS: This prospective cohort study enrolled singleton pregnancies, without major anomalies, and delivering at ≥24 weeks. PE risk was compared between the Fetal Medicine Foundation (FMF) model and clinical risk factors by National Institute for Health and Care Excellence (NICE) guidance, U.K. and "NICE-modified" by adding Black ethnicity and social deprivation (index of multiple deprivation deciles 1-4) as moderate risk factors. To compare screening strategies, we matched the FMF screen-positive rate (SPR) to NICE. RESULTS: At 11-13 weeks, preterm PE risk was assessed in 44 813 pregnancies; 368 (0.8%) developed preterm PE. At SPR = 7.4%, FMF (vs. NICE) almost tripled preterm PE detection rate (DR) but by more (by 19.8%) among Black women. The FMF model at SPR = 7.4% had DR = 67.7% for preterm PE, similar to NICE-modified screening (67.4%, which had SPR = 40.1%). At 35-36 weeks, subsequent PE risk was assessed in 29 035 pregnancies; 654 (2.3%) developed PE. At SPR = 10.9%, FMF (vs. NICE) more than doubled subsequent PE DR, regardless of index of multiple deprivation or Black ethnicity. FMF at SPR = 10.9% had DR for subsequent PE at least as high (70.5%) as NICE-modified screening (61.5%), which had SPR = 37.4%. CONCLUSIONS: The FMF model detects PE risk similar to risk factor-based screening, with addition of Black ethnicity and social deprivation as moderate risk factors but at substantially lower SPR at 11-13 weeks when aspirin is offered to prevent preterm PE and at 35-36 weeks when timed birth at term may prevent term PE.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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