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Enregistrement W1613673068 · doi:10.1155/2015/450309

Psychobiobehavioral Model for Preterm Birth in Pregnant Women in Low- and Middle-Income Countries

2015· review· en· W1613673068 sur OpenAlexaff
Shahirose Premji, Ilona S. Yim, Aliyah Dosani, Zeenatkhanu Kanji, Salima Sulaiman, Joseph W. Musana, Pauline Samia, Kiran Shaikh, Nicole Létourneau, MiGHT Group

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMount Royal UniversityAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDistressMedicineStressorAnxietyPovertyPregnancyDeveloping countryDepression (economics)EtiologyLow and middle income countriesPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preterm birth (PTB) is a final common outcome resulting from many interrelated etiological pathways; of particular interest is antenatal psychosocial distress (i.e., stress, anxiety, and depression). In LMI countries, both exposure to severe life stressors and rate of PTB are on average greater when compared with high-income countries. In LMI countries women are exposed to some of the most extreme psychosocial stress worldwide (e.g., absolute poverty, limited social resources). High prevalence of antenatal stress and depression have been observed in some studies from LMI countries. We propose a psychosocial, biological, and behavioral model for investigating the complex multisystem interactions in stress responses leading to PTB and explain the basis of this approach. We discuss ethical considerations for a psychosocial, biological, and behavioral screening tool to predict PTB from a LMI country perspective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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