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Enregistrement W1986422139 · doi:10.14740/jcgo322w

Outcomes of Triplets Reduced to Twins Versus Non-Reduced Triplet Pregnancies

2015· article· en· W1986422139 sur OpenAlexvenueno aff
Donna B. Raval, Mary Naglak, Sara Iqbal, Patrick S. Ramsey, Frank Craparo

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gynecology and Obstetrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineObstetricsGestational diabetesExact testGestationGestational ageIncidence (geometry)PregnancyObservational studyGynecologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This study examined the outcomes of triplet pregnancies selectively reduced to twin pregnancies, compared with non-reduced triplet pregnancies using a standardized approach. MATERIAL AND METHODS: This study is an observational retrospective study of all women who presented to the Fetal Diagnostic Center between 1999-2009, had triplet pregnancies in the first trimester, received prenatal care and delivered at Abington Memorial Hospital. Data analysis was performed with SPPS version 15 for Windows using analysis of variance and Fisher's Exact test. RESULTS: = .001). There was a significantly lower incidence of gestational diabetes and preterm labor in reduced pregnancies. Rate of loss, defined as delivery less than 24 weeks, were similar [3.3% versus 4.9%]. DISCUSSION: Women electing to reduce a triplet pregnancy to twins have higher gestational ages at delivery, lower rates of gestational diabetes and preterm labor, and spent fewer days in hospital than non-reduced triplet pregnancies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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