Feasibility of Hemolytic Disease of the Fetus and Newborn Case Ascertainment and Assessing Its Impact on Prenatal and Postnatal Outcomes: Protocol for Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hemolytic disease of the fetus and newborn (HDFN) is a rare but serious condition caused by maternal-fetal red blood cell antigen incompatibility. In an affected pregnancy, maternal immunoglobulin G antibodies cross the placenta and target fetal or neonatal red blood cells, leading to hemolysis, hyperbilirubinemia, and anemia. Although routine screening and alloimmunization prevention programs have contributed to the decline in HDFN in the United States, further understanding of its epidemiology is still needed. OBJECTIVE: This protocol aims to provide an overview of the study design, methodology, and analytical approach used to investigate the epidemiology, treatment, and health care resource use of HDFN within a large integrated health care system. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of pregnant women who received obstetric care in the Kaiser Permanente Southern California (KPSC) health care system from January 1, 2008, to June 30, 2022. To identify HDFN cases, we used a novel methodology developed by KPSC researchers combining structured data and detailed clinical information extracted from unstructured records via a natural language processing-assisted chart review process. Chi-square and Wilcoxon rank sum tests were used to compare the distributions of maternal and infant demographic characteristics, as well as medical and perinatal conditions, by HDFN status. We also evaluated the association between HDFN and adverse perinatal outcomes using logistic regression models. Planned analyses using this unique cohort will include describing the annual prevalence, health care resource use, and treatment patterns of mothers and infants by HDFN status. RESULTS: The study population consisted of 464,711 pregnancies, of which 136 (0.03%) were HDFN cases confirmed by chart review, resulting in 138 (0.03%) births (n=137, 0.99% live births and n=1, 0.01% stillbirth). The mean age at pregnancy was 29.8 (SD 5.7) years, and the population was racially and ethnically diverse. CONCLUSIONS: We present an overview of the methodology developed by KPSC clinicians and researchers on the epidemiology, treatment, and health care resource use of HDFN within a large and demographically diverse population of pregnant women. Our novel methodology, combining both structured and unstructured data and a natural language processing-assisted chart review process, ensures the successful identification of true cases to carry out pharmaco-epidemiological studies. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/77836.
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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 | 0,095 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».