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Record W2760612757 · doi:10.71781/29780

Estimation de la macrosomie fœtale chez les populations Cris de l’Est de la Baie-James

2016· dissertation· fr· W2760612757 on OpenAlexaboutno aff
Elisa Jean-Baptiste

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs : Évaluer l’incidence de la macrosomie fœtale en fonction des différentes définitions (poids de naissance >4000g, >4500g, ≥90ième percentile de Kramer) en vigueur et comparer la prévalence de la morbidité maternelle et périnatale associée à la macrosomie entre les populations Cris et les populations du Québec. Des courbes postnatales spécifiques aux Cris de l’Est de la Baie-James seront proposées. Devis : Comparaison de deux cohortes prospectives Cris et Québec. La cohorte des populations Cris de l’Est de la Baie-James, comporte 2546 femmes recrutées de 2000-2010, au cours de l’étude sur la macrosomie fœtale chez les Cris de l’Est de la Baie James. La cohorte du Québec est composée de 97475 femmes et provient de l’essai clinique randomisé multicentrique QUARISMA, 2008-2010, cette étude promulguant la réduction du taux d’accouchement par césarienne. Méthodes : Les risques de macrosomie fœtale et de la morbidité maternelle et périnatale sont évalués par des modèles de régression logistique d’équations d'estimation généralisées (EEG) ajustés et comparés selon l’ethnicité, Cris et Québec. GEE. Le groupe de référence étant les femmes du Québec. Les courbes de croissance spécifiques aux Cris sont construites par régression quantile. Résultats : Plus du tiers, soit 36,76%, des Cris et 9,329% des nouveau-nés du Québec, ont un poids de naissance >4000g. Les résultats attestent montrent que 10,92% des Cris de l’Est de la Baie-James ont un poids de naissance de plus de 4500g, ce taux est de 1,23% au Québec. La définition de la macrosomie fœtale, par un poids néonatal ≥90ième percentile de Kramer, identifie 40,02% des bébés Cris, pour 8,83% des nourrissons du Québec, comme macrosomes. Les Cris sont plus à risque de macrosomie fœtale, comparativement à la population générale du Québec, ces associations sont statistiquement significatives : RC=5,22; 95% IC (4,66-6,05,98), pour un poids de naissance >4000g, RC=8,10; 95% IC (6,22-10,77), pour un poids de naissance >4500g et RC=6,22; 95% IC (5,77-6,72), pour un poids de naissance ≥90ième percentile de Kramer. Le risque de la morbidité périnatale majeure, de la macrosomie fœtale, est généralement moins important pour les Cris que pour la population générale du Québec : 0,76; 95% IC 0,62-0,94. La macrosomie fœtale devrait être décrite par un poids de naissance≥95ième percentile de Kramer, pour les Cris, mais préférablement au 90ième percentile des courbes postnatales spécifiques aux Cris de l’Est de la Baie-James. Les poids de naissance diagnostique spécifiques aux Cris de l’Est de la Baie-James, au 90ième percentile de la 40ième semaine d’aménorrhée, sont de 4 417g pour les filles et 4 488g pour les garçons. Conclusions : Les courbes de Kramer diagnostiquent systématiquement plus de macrosomes chez les Cris que dans la population du Québec. Par contre, le risque de morbidité périnatale majeure est inférieur pour ces communautés autochtones, aux différents seuils décrivant la macrosomie fœtale, ce qui suggère l’utilisation de courbes spécifiques aux Cris et permettrait de diminuer les interventions obstétricales non nécessaires chez les gros bébés Cris, donc non-macrosomes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.300
Threshold uncertainty score0.604

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.371
Teacher spread0.338 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2016
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