MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4416304962 · doi:10.1101/2025.11.16.25340361

Time-Surrogate Variables Enhance the Association Between Cardiotocographic Features and Intrapartum Hypoxic-Ischemic Encephalopathy

2025· preprint· W4416304962 sur OpenAlexaff
Johann Vargas-Calixto, Michael W. Kuzniewicz, Marie‐Coralie Cornet, Tai-Wei Wu, Lawrence Gerstley, John Parker, Philip Warrick, Robert E. Kearney

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetal heart rateCardiotocographyFetusEncephalopathyCohortAssociation (psychology)Uterine contractionCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Interruptions to the flow of oxygenated blood to the fetal brain during labor can lead to hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE). Timely preventive interventions for suspected hypoxemia are crucial to avoid progression to neurological injury. Prior research has used features from fetal heart rate (FHR) and uterine activity (UA) signals to predict adverse fetal outcomes. However, these systems focused only on the end of labor, when preventive measures are unlikely effective. Previously, we demonstrated that accounting for proximity to birth improved the association between FHR and UA features and the outcome group. Although proximity to birth cannot be known prospectively, other time-surrogate variables (TSVs) may be as useful. Methods We analyzed intrapartum data from 152,761 vaginal births, comprising 150,813 with healthy outcomes, 1,793 with perinatal acidosis, and 155 with confirmed HIE. Classical and novel FHR features were extracted across labor durations of up to 72 hours. This dataset represents the largest cohort of intrapartum FHR and UA signals to date, both in participant count and signal length. We evaluated four alternative TSVs to evaluate their ability to enhance the association of CTG features and the development of HIE. To do so, we applied information-theoretic methods to quantify their contribution to the association of fetal outcomes with FHR and UA features. Findings Our results show that the cumulative contraction duration and the time from labor onset (TLO) were the most effective TSVs for strengthening the association FHR, UA, and fetal outcome. However, it is more practical to track TLO in clinical settings than a continuous contraction monitoring. Conclusion TLO is the most suitable TSV for prospective intrapartum CTG evaluation. Incorporating it may substantially enhance the performance of automated systems for early detection of intrapartum HIE. Author summary Our study addressed a significant challenge in the development of classifiers to detect fetuses at high risk of developing hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) during labor. Most previous classifiers have concentrated on the end of labor, overlooking the dynamic evolution of FHR and UA patterns. This limits their clinical utility, as preventive interventions late in labor are unlikely to avert adverse fetal outcomes. To address this gap, we evaluated several TSVs that capture the progression of FHR and UA patterns and could support prospective, clinically usable intrapartum classifiers. Analyzing data from over 150,000 births, we found that time since labor onset was the most informative and practical TSV for enhancing the associations between FHR and UA features and the development of HIE during labor. Incorporating this variable would enable classifiers to learn the temporal dynamics of FHR and UA features, potentially improving early identification of fetuses at elevated risk for HIE and supporting more timely, effective interventions.

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)0,014
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetNeonatal and fetal brain pathology→Travaux en français237 207→