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Enregistrement W2078035747 · doi:10.5935/2238-3182.20130052

Prediction and prevention of spontaneous preterm birth

2013· article· en· W2078035747 sur OpenAlexaboutno aff
Mário Dias Corrêa Júnior, Eduardo Sérgio Valério Borges da Fonseca, Aline Costa Calisto, Aline Arão Evangelista

Notice bibliographique

RevueRevista Médica de Minas Gerais · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstetricsPreterm deliveryGestationPremature birthIncidence (geometry)PregnancyPremature rupture of membranesCervixQuarter (Canadian coin)PediatricsInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incidence of preterm delivery ranges from 7-12% of all gestations and premature birth is one of the main causes for newborn morbimortality. It is responsible for over three quarters of neonatal deaths, minus congenital malformations. Several strategies can be adopted to reduce premature delivery rates, including risk factor identification and prophylactic use of progesterone. Among the main actions of progesterone is its relaxing effect upon uterine muscles, the ability to block the effects of cytokin, and its antiinflammatory and immunosuppresive effects. The use of exogenous progesterone reduces the rates of prematurity for patients under risk of premature delivery, such as those with a history of premature deliveries, and short cervix as revealed by transvaginal ultrasound in the second quarter of pregnancy. This review aims to highlight important aspects to be considered in the outpatient clinic and describe the main predictive and preventive actions of premature birth available in obstetric care.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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