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Enregistrement W2101323389 · doi:10.2217/whe.14.53

Timely Assessment of Cardiovascular Risk after Preeclampsia

2014· letter· en· W2101323389 sur OpenAlexaboutno aff
André L. M. Verbeek, Anna J M Verbeek

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePreeclampsiaMetabolic syndromePregnancyDiseasePopulationObstetricsStroke (engine)Risk factorGynecologyPediatricsDiabetes mellitusInternal medicineEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of: Cusimano MC, Pudwell J, Roddy M, Chan-Kyung JC, Smith GN. The maternal health clinic: an initiative for cardiovascular identification in women with pregnancy-related complications. Am. J. Obstet. Gynecol. 438, e1 (2014). Cardiovascular risk management, for men and women alike, is a preventative means to detect individuals' running an elevated risk of myocardial disorders, stroke and metabolic syndrome. Because age is an important factor in the risk assessment, especially young women almost always are classified in the low-risk category and therefore do not qualify for preventive treatment. A history of preeclampsia identifies women who have underlying cardiovascular risk factors. Approximately 6-8% of all pregnancies are complicated by hypertensive disorders, about 2% ends in preeclampsia. For that very reason, the Maternal Health Clinic at Kingston General Hospital in Kingston, Canada, was established to provide postpartum cardiovascular risk counseling or follow-up for women with the pregnancy-related complications. The outcomes were significant: 17% of the young target population with an average age of 33 years met criteria of metabolic syndrome and 85% revealed elevated lifetime cardiovascular disease risk. These figures are to be compared with control results of women with uncomplicated pregnancies: 7% metabolic syndrome and 46% non-optimal risk. It is concluded that the clinic may serve as a prolific and effective primary prevention strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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