Maternal morbidity in early pregnancy in rural northern Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the burden of maternal morbidity in early pregnancy in rural northern Bangladesh. METHODS: A cross-sectional analysis was performed on baseline morbidity data from 42 896 pregnant women enrolled in a vitamin A supplementation trial. One-week histories for 31 defined symptoms were collected at 5-12 weeks of gestation. Ten illnesses were defined, compatible with ICD-10 diagnoses and WHO definitions. Prevalence, duration, and treatment-seeking behaviors were determined for each symptom and illness. Risk of wasting malnutrition was compared between symptomatic and asymptomatic women. RESULTS: In total, 93.1% of women reported at least 1 symptom. The most frequent symptoms were poor appetite (53.3%), vaginal discharge (48.7%), and nausea (48.1%), each of which lasted 22-27 days. The most prevalent illnesses were anemia (36.4%), morning sickness (17.2%), excessive vomiting (7.0%), and reproductive tract infections (6.7%). Symptoms that prompted treatment seeking included jaundice, high-grade fever, and swelling of hands and face. Odds ratios for malnutrition were higher among women with symptoms of anemia (1.30; 95% confidence interval [CI], 1.24-1.36), vaginal discharge (1.37; 95% CI, 1.31-1.43), and high-grade fever (1.23; 95% CI, 1.10-1.37) than among those without symptoms. CONCLUSION: Women in rural Bangladesh report substantial morbidity in the first trimester.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».