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Enregistrement W2027093723 · doi:10.14740/jcgo.v4i1.306

Maternal Genetic Skeletal Disorders: Lessons Learned From Cases of Maternal Osteogenesis Imperfecta and Fibrodysplasia Ossificans Progressiva

2015· article· en· W2027093723 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Shulman, Jane Ellis, Eileen M. Shore, Frederick S. Kaplan, Martina L. Badell

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gynecology and Obstetrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeterotopic Ossification and Related Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibrodysplasia ossificans progressivaOsteogenesis imperfectaMedicinePregnancyPediatricsOssificationObstetricsSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to advances in neonatal care, prenatal diagnostics, and artificial reproductive techniques, women affected by skeletal disorders now survive into their reproductive years, desire fertility, and become pregnant. Osteogenesis imperfecta (OI) is a disease of brittle bones prone to fracture and is one of the most common of the skeletal dysplasias. Fibrodysplasia ossificans progressiva (FOP) is a rare debilitating genetic condition characterized by congenital malformations of the great toes and progressive, disabling heterotopic ossification (HO) in which bone forms outside of the skeleton. Here we report two cases of viable pregnancies with severe maternal skeletal disorders. This is only the fourth reported case of a viable pregnancy in a woman with FOP. These cases highlight the complexity of caring for women during pregnancy affected by severe skeletal disorders, the formidable risks when these women become pregnancy, and how these high-risk pregnancies can be successfully managed by a collaborative multidisciplinary care team. J Clin Gynecol Obstet. 2015;4(1):184-187 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jcgo306w

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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