The Kola Birth Registry and perinatal mortality in Mončegorsk, Russia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A population-based birth registry has been set up for the Arctic town of Moncegorsk in north-western Russia. In this investigation, the quality and the content of the registry are assessed and the perinatal mortality (PM) rates in the period 1973-97 estimated. MATERIAL AND METHOD: Enrollment in the Kola Birth Registry (KBR) involved the retrospective inclusion of all births with at least 28 weeks of gestation in Moncegorsk in the period 1973-97. The data in the registry were assessed for data entry errors, completeness of data and population coverage. The annual PM rates were estimated for live- and stillborns with at least 28 weeks of gestation. RESULTS: The KBR contains detailed information about the newborn, delivery, pregnancy and mother for 21 214 births by women from Moncegorsk, covering at least 96% of all the births by the population in the period studied. No records were missing data for gender and birth date of the newborn, and more than 99.9% of the records contained data about gestational age and birthweight. Data concerning the mothers' employment were missing in 0.4% of the records. The annual PM rate fell from more than 20 to less than 10 deaths per 1000 births during this period. CONCLUSION: The KBR provides an extensive data source useful for case-control and register-based prospective studies, and constitutes the first such compilation in Russia. The homogeneity of the population in Moncegorsk makes it advantageous for epidemiological investigations. The PM rate in Moncegorsk was lower than the overall rate in Russia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».