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Enregistrement W2014097602 · doi:10.4021/jcgo.v2i1.170

Platelet Indices and Blood Groups in Early Recurrent Miscarriage: A Study in Pregnant Women

2013· article· en· W2014097602 sur OpenAlexvenueno aff
Nermin Akdemir, Arif Serhan Cevrioğlu, Selçuk Özden, Betül Kuru, Filiz Bilir, Cemil Bilir

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gynecology and Obstetrics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscarriageMedicineRecurrent miscarriageMean platelet volumeObstetricsPregnancyAbortionPlateletRetrospective cohort studyGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recurrent miscarriage estimated prevalence with 1% to 3% of pregnancies and the probable causes of recurrent miscarriage are multiple, ranging from genetic, environmental, infectious, metabolic, and endocrine to anatomic causes. However, there is no study in the literature to date about the platelet indices in recurrent miscarriage.  Methods: This observational, retrospective study was investigated a total of 51 recurrent miscarriage patient and 64 healthy controls.  Results: MPV values were none significantly higher in controls than ERM (8.2 vs 8.1, P 0.75). Also there were no significantly differences between the groups related to WBC, PDW, platecrit, platelet and glucose levels. There was no significant correlation between the number of miscarriage and MPV, PDW and platectrit (P 0.25, 0.3 and 0.7, respectively).  Conclusions: In conclusion, this is the first study which compares the platelet indices in the recurrent pregnancy loss. Platelet indices such as MPV, PDW and platecrit didn’t risk factor for recurrent miscarriage in pregnant women. There is no significant difference for ABO blood group in recurrent miscarriage and control. doi: http://dx.doi.org/10.4021/jcgo90e

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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