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Enregistrement W1778641348 · doi:10.1111/ane.12520

Restless legs syndrome and pregnancy: prevalence, possible pathophysiological mechanisms and treatment

2015· review· en· W1778641348 sur OpenAlexaff
Ravi Gupta, Mohan Dhyani, Tetyana Kendzerska, Seithikurippu R. Pandi‐Perumal, Ahmed S. BaHammam, Prachaya Srivanitchapoom, Sanjay Pandey, Mark Hallett

Notice bibliographique

RevueActa Neurologica Scandinavica · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésRestless legs syndromePathophysiologyMedicinePregnancyPediatricsPsychiatryInternal medicineNeurologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restless legs syndrome (RLS) is a common sleep disorder that may be associated with pregnancy. Studies have found that the prevalence of RLS among pregnant women ranged from 10 to 34%. Typically, there is complete remission of symptoms soon after parturition; however, in some patients, they may continue postpartum. RLS has been shown to be associated with a number of complications in pregnancy including preeclampsia and increased incidence of Cesarean sections. Although multiple hypotheses have been proposed to explain this association, each individual hypothesis cannot completely explain the whole pathogenesis. Present understanding suggests that a strong family history, low serum iron and ferritin level, and high estrogen level during pregnancy might play important roles. Vitamin D deficiency and calcium metabolism may also play a role. Medical treatment of RLS during pregnancy is difficult and challenging considering the risks to mother and fetus. However, in some cases, the disease may be severe enough to require treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations122
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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