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Enregistrement W2097302902 · doi:10.4021//jmc.v1i1.7

Addiction to 'Gul' and 'Gutkha' Leading to Acute Pulmonary Thrombosis and Acute Psychosis in a Young Pregnant Lady

2010· article· en· W2097302902 sur OpenAlexvenueno aff
Shridhar Dwivedi, Amitesh Aggarwal

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyThrombosisAddictionIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gul is an oral tobacco powder which is rubbed over the gum and teeth. Being a tobacco preparation it is addictive in nature. It is popular among rural women in the south Asian countries. Not much is known about long term of gul on atherogenesis and/or pregnancy. Gul alone may or may not exert harmful effect on future course of pregnancy, however when combined with another tobacco preparation 'gutkha' which contains tobacco and betel nut, it may be dangerous for the foetus as well as for the mother. So far little has been reported regarding the atherogenic potential of gul and gutkha during pregnancy. We recently came across a young pregnant lady who was addicted to gul and gutkha for long. She developed acute pulmonary thrombosis during 32nd week of pregnancy and had previous two episodes of abortions. Her thrombophilic profile was normal. The pulmonary thrombosis resolved after preterm delivery and anticoagulant therapy. However, sh e developed acute craving for gul and gutkha and acute psychosis on 5th day of delivery which responded to antipsychotic regimen. Present case highlights the highly addictive and potentially atherogenic effects of gul, considered innocuous by users. The case focuses the catastrophic effect of gul and gutkha which may lead to thrombophilic state when taken during pregnancy. doi:10.4021/jmc7w

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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