The prevalence of selected pregnancy outcome risk factors in the life-style and medical history of the delivering population in north-western Russia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A population-based birth registry has been set up for the Arctic town of Moncegorsk in north-western Russia. This investigation describes the health status of the delivering population, including pregnancy history and the prevalence of obesity, infections, smoking and alcohol abuse during the pregnancy period. An overview of the occupations of the delivering population is also presented. METHODS: The birth registry contains detailed and verified information about the newborn, delivery, pregnancy and the mother for 21,214 births by women from Moncegorsk in the period 1973-97. RESULTS: Of the delivering women, 15.7% had experienced one or more spontaneous abortions, and 47.4% had at least one induced abortion. More than 9% had suffered pelvic inflammatory disease (PID) in their past. The local nickel company employed 9016 (42.5%) of the delivering women; of these 17% worked in production areas with exposures to compounds of nickel, among other hazards, and 38% are judged to have had possible, or probable, exposure of this type. CONCLUSION: Compared with the delivering population in Norway, that in Moncegorsk was younger and had a lower prevalence of obesity, diabetes and heavy smoking. The most worrisome findings were the high prevalence of a history of abortion and PID. A relatively high proportion of the women worked in physically demanding, or/and nickel-exposed occupations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».