Weight estimation by three‐dimensional ultrasound imaging in the small fetus

Schild, R. L.; Maringa, M.; Siemer, J.; Meurer, B.; Hart, N.; Goecke, TW; Schmid, Matthias; Hothorn, Torsten; Hansmann, M.

doi:10.1002/uog.6111

Cited by 37 publications

(30 citation statements)

References 35 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…This might be an indication that the normal assumption by the linear model is not completely unrealistic. The smaller interval widths that can be seen for the linear model are most likely due to the variance estimate in this case ignoring the model choice process that was performed prior to the final model fit by Schild et al (2008). The conditional transformation model takes this variability into account.…”

Section: Birth Weight Predictionmentioning

confidence: 99%

Conditional Transformation Models

Hothorn

Kneib

Bühlmann

2013

Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology

100

143

View full text Add to dashboard Cite

The ultimate goal of regression analysis is to obtain information about the conditional distribution of a response given a set of explanatory variables. This goal is, however, seldom achieved because most established regression models only estimate the conditional mean as a function of the explanatory variables and assume that higher moments are not affected by the regressors. The underlying reason for such a restriction is the assumption of additivity of signal and noise. We propose to relax this common assumption in the framework of transformation models. The novel class of semiparametric regression models proposed herein allows transformation functions to depend on explanatory variables. These transformation functions are estimated by regularised optimisation of scoring rules for probabilistic forecasts, e.g. the continuous ranked probability score. The corresponding estimated conditional distribution functions are consistent. Conditional transformation models are potentially useful for describing possible heteroscedasticity, comparing spatially varying distributions, identifying extreme events, deriving prediction intervals and selecting variables beyond mean regression effects. An empirical investigation based on a heteroscedastic varying coefficient simulation model demonstrates that semiparametric estimation of conditional distribution functions can be more beneficial than kernel-based non-parametric approaches or parametric generalised additive models for location, scale and shape.

show abstract

Section: Birth Weight Predictionmentioning

confidence: 99%

Conditional Transformation Models

Hothorn

Kneib

Bühlmann

2013

Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology

100

143

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Há mais de duas décadas, já se demonstrava a importância das partes moles, analisada de forma indireta pelo volume de membros fetais, aferido por meio da US2D, como parâmetro de avaliação do crescimento e estado nutricional do feto 18 . Percebe-se que diversas fórmulas já utilizam o volume de membros calculado por meio da US3D (associados ou não a parâmetros bidimensionais) para predição de peso fetal [14][15][16][26][27][28] . Entretanto, nenhuma foi desenvolvida com base na população brasileira.…”

Section: Discussionunclassified

“…Outros pesquisadores optaram por intervalos que variavam de quatro 30 a sete dias 10,17,26,27 . O intervalo médio entre a realização do exame e o parto obtido neste estudo foi de 10,6 horas.…”

Section: Discussionunclassified

Estimativa de peso ao nascimento utilizando a ultrassonografia bidimensional e tridimensional

Nardozza

Araújo

Vieira

et al. 2010

Rev. Assoc. Med. Bras.

View full text Add to dashboard Cite

ResumoObjetivO. Avaliar a acurácia de uma fórmula utilizando o volume do braço (VolBra), da coxa (VolCox) e parâmetros bidimensionais [circunferência abdominal (CA) e comprimento do fêmur (CF)] fetais na predição de peso ao nascimento. MétOdOs. Realizou-se um estudo do tipo corte transversal envolvendo 78 gestações únicas de fetos vivos, euploides e sem malformações estruturais, dentro de 48 horas antes do nascimento. O VolBra e o VolCox foram aferidos por meio da ultrassonografia tridimensional utilizando-se o modo multiplanar a intervalos de 5 mm. A CA e o CF foram aferidos por meio da ultrassonografia bidimensional. Foram realizadas análises de regressão linear e polinomial para determinação da melhor fórmula para predizer o peso fetal com base no VolBra, VolCox, CA e CF. Os erros obtidos com essas fórmulas foram comparados com os obtidos com as fórmulas de Shepard e Hadlock por meio de ANOVA. ResultadOs. A melhor fórmula que estimou o peso ao nascimento foi uma linear simples (Peso= -1486,1 + 60,5CA + 140,57CF + 16,6VolBra + 4,8VolCox), com R2= 0,932. O erro (E), erro absoluto (EA), erro percentual (EP) e erro percentual absoluto (EPA) da fórmula que utiliza os parâme-tros bi e tridimensionais foram 0 g, 0,2%, 112,2 g e 3,7%, respectivamente. Em relação às fórmulas bidimensionais, a nova equação apresentou menores E, EA, EP e EPA que a fórmula de Shepard, e menores EA e EPA em relação à fórmula de Hadlock. COnClusãO. A fórmula de predição de peso utilizando o VolBra, VolCox, CF e CA se mostrou superior às fórmulas que utilizam apenas parâmetros bidimensionais. Artigo Original intROduçãOOs distúrbios do crescimento fetal são um capítulo importante dentre as patologias materno-fetais. Tanto a macrossomia 1,2 quanto a restrição de crescimento fetal (RCF) 3,4 estão relacionadas a um risco aumentado de morbidade e mortalidade perinatais, inclusive com consequências pós-natais tardias.A estimativa do peso fetal é de fundamental importância no acompanhamento de situações obstétricas associadas com um crescimento fetal anormal 5 . É essencial que essa estimativa seja a mais precisa possível, para que possam ser tomadas decisões mais acertadas 6 . Por esses motivos, a estimativa do peso fetal é uma das mais importantes tarefas no acompanhamento pré-natal.Tentativas iniciais para estimar o peso fetal por meio da ultrassonografia bidimensional (US2D) eram feitas utilizandose medidas fetais individualmente como o diâmetro biparietal (DBP) 7 ou a circunferência abdominal (CA) 8 . Estudos subsequentes demonstraram que a utilização de múltiplas medidas fetais melhorava a acurácia da estimativa do peso fetal. Em nosso meio, as fórmulas mais utilizadas para predição de peso fetal são as de Shepard et al 9 . e Hadlock et al. 10 Apesar do uso difundido da US2D para estimar o peso fetal, alguns modelos de predição comumente utilizados podem gerar erros de até 15% do peso real 10 . Existe uma tendência a superestimar o peso em fetos menores e subestimar o peso em fetos macrossômicos. Na prática, o intervalo de confiança (IC) ...

show abstract

“…The authors also assessed the accuracy of this new model in predicting birth weight in 100 singleton pregnancies with delivery estimated to occur within 4 d. Lee et al (2001) reported that a formula based on abdominal circumference and fractional thigh volume was more accurate (within 5% of actual weight) in predicting birth weight than the approach proposed by Hadlock et al (1985). Schild et al (2008) used both 2-DUS and 3-DUS measurements to predict birth weight in fetuses #1600 g in 150 singleton pregnancies with delivery expected to occur within 7 d. The organs evaluated by 3-DUS were the thigh and abdomen, as measured in the multiplanar mode. The model based on biparietal diameter, head circumference, abdominal circumference, femur length and thigh and abdomen volumes proved to be superior to the approach based solely on 2-DUS measurements with biparietal diameter, head circumference, abdominal circumference and femur length as previously described (Campbell and Wilkin 1975;Salomon et al 2011).…”

Section: -Dus In Assessment Of Fetal Organ Volume and Estimation Of mentioning

confidence: 99%