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Simplified models to assess newborn gestational age in low-middle income countries: findings from a multicountry, prospective cohort study
BMJ Global Health ( IF 8.1 ) Pub Date : 2021-09-01 , DOI: 10.1136/bmjgh-2021-005688 ,
BMJ Global Health ( IF 8.1 ) Pub Date : 2021-09-01 , DOI: 10.1136/bmjgh-2021-005688 ,
Introduction Preterm birth is the leading cause of child mortality. This study aimed to develop and validate programmatically feasible and accurate approaches to estimate newborn gestational age (GA) in low resource settings. Methods The WHO Alliance for Maternal and Newborn Health Improvement (AMANHI) study recruited pregnant women from population-based cohorts in five countries (Bangladesh, Ghana, Pakistan, Tanzania and Zambia). Women <20 weeks gestation by ultrasound-based dating were enrolled. Research staff assessed newborns for: (1) anthropometry, (2) neuromuscular/physical signs and (3) feeding maturity. Machine-learning techniques were used to construct ensemble models. Diagnostic accuracy was assessed by areas under the receiver operating curve (AUC) and Bland-Altman analysis. Results 7428 liveborn infants were included (n=536 preterm, <37 weeks). The Ballard examination was biased compared with ultrasound dating (mean difference: +9 days) with 95% limits of agreement (LOA) −15.3 to 33.6 days (precision ±24.5 days). A model including 10 newborn characteristics (birth weight, head circumference, chest circumference, foot length, breast bud diameter, breast development, plantar creases, skin texture, ankle dorsiflexion and infant sex) estimated GA with no bias, 95% LOA ±17.3 days and an AUC=0.88 for classifying the preterm infant. A model that included last menstrual period (LMP) with the 10 characteristics had 95% LOA ±15.7 days and high diagnostic accuracy (AUC 0.91). An alternative simpler model including birth weight and LMP had 95% LOA of ±16.7 and an AUC of 0.88. Conclusion The best machine-learning model (10 neonatal characteristics and LMP) estimated GA within ±15.7 days of early ultrasound dating. Simpler models performed reasonably well with marginal increases in prediction error. These models hold promise for newborn GA estimation when ultrasound dating is unavailable. Data are available upon reasonable request. Please note that data will be made available upon the agreement of all PIs and WHO, exclusively for non-commercial purposes. All requests related to data sharing should be sent to Dr Rajiv Bahl (bahlr{at}who.int).
中文翻译:
评估中低收入国家新生儿胎龄的简化模型:多国前瞻性队列研究的结果
简介 早产是儿童死亡的主要原因。本研究旨在开发和验证在资源匮乏的环境中估算新生儿胎龄 (GA) 的程序可行且准确的方法。方法 世界卫生组织孕产妇和新生儿健康改善联盟 (AMANHI) 研究从五个国家(孟加拉国、加纳、巴基斯坦、坦桑尼亚和赞比亚)的人口队列中招募了孕妇。通过基于超声的约会确定妊娠<20周的女性被纳入。研究人员评估新生儿:(1) 人体测量学、(2) 神经肌肉/身体体征和 (3) 喂养成熟度。机器学习技术用于构建集成模型。诊断准确性通过受试者工作曲线下面积 (AUC) 和 Bland-Altman 分析进行评估。结果 纳入 7428 名活产婴儿(n=536 名早产儿,<37 周)。与超声测年法相比,巴拉德检查存在偏差(平均差:+9 天),95% 的一致性限 (LOA) -15.3 至 33.6 天(精度 ±24.5 天)。包含 10 项新生儿特征(出生体重、头围、胸围、脚长、乳芽直径、乳房发育、足底折痕、皮肤纹理、踝背屈和婴儿性别)的模型,无偏差估计 GA,95% LOA ±17.3 天早产儿分类的AUC=0.88。包含末次月经 (LMP) 和 10 个特征的模型具有 95% LOA ±15.7 天和较高的诊断准确性 (AUC 0.91)。另一种更简单的模型(包括出生体重和末次月经)的 95% LOA 为 ±16.7,AUC 为 0.88。结论 最佳机器学习模型(10 个新生儿特征和末次月经)在早期超声测年的 ±15.7 天内估计 GA。更简单的模型表现得相当好,预测误差略有增加。当超声测年不可用时,这些模型有望用于新生儿 GA 估计。数据可根据合理要求提供。请注意,数据将在所有主要研究者和世卫组织同意后提供,仅供非商业目的使用。所有与数据共享相关的请求均应发送给 Rajiv Bahl 博士 (bahlr{at}who.int)。
更新日期:2021-09-13
中文翻译:
评估中低收入国家新生儿胎龄的简化模型:多国前瞻性队列研究的结果
简介 早产是儿童死亡的主要原因。本研究旨在开发和验证在资源匮乏的环境中估算新生儿胎龄 (GA) 的程序可行且准确的方法。方法 世界卫生组织孕产妇和新生儿健康改善联盟 (AMANHI) 研究从五个国家(孟加拉国、加纳、巴基斯坦、坦桑尼亚和赞比亚)的人口队列中招募了孕妇。通过基于超声的约会确定妊娠<20周的女性被纳入。研究人员评估新生儿:(1) 人体测量学、(2) 神经肌肉/身体体征和 (3) 喂养成熟度。机器学习技术用于构建集成模型。诊断准确性通过受试者工作曲线下面积 (AUC) 和 Bland-Altman 分析进行评估。结果 纳入 7428 名活产婴儿(n=536 名早产儿,<37 周)。与超声测年法相比,巴拉德检查存在偏差(平均差:+9 天),95% 的一致性限 (LOA) -15.3 至 33.6 天(精度 ±24.5 天)。包含 10 项新生儿特征(出生体重、头围、胸围、脚长、乳芽直径、乳房发育、足底折痕、皮肤纹理、踝背屈和婴儿性别)的模型,无偏差估计 GA,95% LOA ±17.3 天早产儿分类的AUC=0.88。包含末次月经 (LMP) 和 10 个特征的模型具有 95% LOA ±15.7 天和较高的诊断准确性 (AUC 0.91)。另一种更简单的模型(包括出生体重和末次月经)的 95% LOA 为 ±16.7,AUC 为 0.88。结论 最佳机器学习模型(10 个新生儿特征和末次月经)在早期超声测年的 ±15.7 天内估计 GA。更简单的模型表现得相当好,预测误差略有增加。当超声测年不可用时,这些模型有望用于新生儿 GA 估计。数据可根据合理要求提供。请注意,数据将在所有主要研究者和世卫组织同意后提供,仅供非商业目的使用。所有与数据共享相关的请求均应发送给 Rajiv Bahl 博士 (bahlr{at}who.int)。