Identifying Birth Weight Cutoffs Based on Maternal Height and Apgar scores
Notice bibliographique
Résumé
The birth weight cutoff suggested by the World Health Organization (under 2500g) fails to reflect health risk across populations of diverse ethnicities. Based on that, previous studies have suggested using other indicators, such as maternal height and infant sex, to derive more accurate low birth weight (LBW) cutoffs. However, such approaches have not considered fetal well-being when deriving the cutoffs. Therefore, this study addresses this limitation with a novel approach using Apgar scores to derive LBW cutoffs based on maternal height. We used the 2022 CDC birth dataset to implement a two-stage analytical approach. The first stage used a Conditional Inference Tree (CIT) and a Fuzzy Inference Model (FIM) to identify combinations of maternal height and birth weight values associated with low Apgar scores. The second stage employed an ensemble of five machine learning regressors to estimate birth weight thresholds associated with normal Apgar scores. Our experimental results indicate that adaptive cutoffs outperform the fixed 2500-gram WHO cutoff. Specifically, the WHO cutoff does not effectively scale; its ability to detect newborns with low Apgar scores diminishes as maternal height increases. Overall, this research contributes to perinatal assessment by offering a method for identifying at-risk newborns based on maternal height and infant sex.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».