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Enregistrement W144721531

Maternal smoking and preeclampsia.

2000· article· en· W144721531 sur OpenAlexaffabout
Xu Xiong, Fu-Lin Wang, Sandra T. Davidge, Nestor Demianczuk, Damon C. Mayes, David M. Olson, Lauren Saunders

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePreeclampsiaOdds ratioObstetricsConfidence intervalPregnancyRetrospective cohort studyLogistic regressionConfoundingPopulationCohort studyCase-control studyGynecologyInternal medicineEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To study the relationship between maternal smoking and preeclampsia and whether this association differs between primiparous and multiparous women. STUDY DESIGN: We conducted a population-based, retrospective, cohort study of 58,216 singleton pregnancies from northern and central Alberta, Canada, between 1995 and 1997. Multivariate logistic regression was used to control for maternal alcohol consumption, drug dependence, maternal age, maternal weight, prior intrauterine growth restriction and other confounders. RESULTS: Maternal smoking was associated with a significantly reduced overall risk of preeclampsia (adjusted odds ratio [aOR]: .61; 95% confidence interval [CI]: .50-.75; P < .01). Stratified analyses showed that in primiparous pregnancies, maternal smoking was associated with a significantly decreased risk (aOR: .63; 95% CI: .50-.80; P < .01); in multiparous women, maternal smoking was not associated with a statistically significant decreased risk of preeclampsia (aOR: 0.72; 95% CI: .51-1.02; P > .05). CONCLUSION: Maternal smoking is protective against preeclampsia. Understanding the underlying biologic mechanisms of this protective effect may advance our knowledge of the pathogenesis of preeclampsia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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