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Enregistrement W1970007898 · doi:10.1155/2009/585269

The Effect of Acid-Reducing Pharmacotherapy on the Severity of Nausea and Vomiting of Pregnancy

2009· article· en· W1970007898 sur OpenAlexafffund
Simerpal K. Gill, Caroline Maltepe, Katayoon Mastali, Gideon Koren

Notice bibliographique

RevueObstetrics and Gynecology International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenDuchesnay
Mots-clésAlgorithmVomitingNauseaMedicineMaterials scienceComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Heartburn and acid reflux (HB/RF) are associated with increased severity of nausea and vomiting. The ability of acid-reducing drugs to reduce symptoms of nausea and vomiting of pregnancy has not been previously tested. Objective. To determine whether acid-reducing pharmacotherapy decreases the severity of NVP symptoms. Methods. We studied a cohort of women experiencing NVP, who were also experiencing HB/RF. Women were counseled to commence acid-reducing pharmacotherapy. The effectiveness of the acid-reducing medication in decreasing symptoms of both HB/RF and NVP was measured. Results. Acid-reducing drugs resulted in significant decreases in PUQE (9.6 +/- 3.0 to 6.5 +/- 2.5, P < .0001) and well-being scores from the initial (4.0 +/- 2.0) to the follow-up interview (6.8 +/- 1.6, P < .0001). After intervention with acid-reducing pharmacotherapy, a reduction in acid symptoms correlated significantly with reduction in NVP (R(2) = 0.72, P < .001). Conclusion. This is the first study to demonstrate that management of HB/RF can reduce the severity of NVP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations91
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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