Notice bibliographique
Résumé
L’asthme est connu comme l’une des maladies chroniques les plus fréquentes chez la femme enceinte avec une prévalence de 4 à 8%. La prévalence élevée de l’asthme fait en sorte qu’on se préoccupe de l’impact de la grossesse sur l’asthme et de l’impact de l’asthme sur les issus de la grossesse. La littérature présente des résultats conflictuels concernant l’impact de l’asthme maternel sur les issus périnatales comme les naissances prématurées, les bébés de petit poids et les bébés de petit poids pour l’âge gestationnel (PPGA). De plus, les données scientifiques sont rares concernant l’impact de la sévérité et de la maîtrise de l’asthme durant la grossesse sur les issus périnatales. Donc, nous avons mené cinq études pour réaliser les objectifs suivants: 1. Le développement et la validation de deux indexes pour mesurer la sévérité et la maîtrise de l’asthme. 2. L’évaluation de l’impact du sexe du fœtus sur le risque d’exacerbation de l’asthme maternel et l’utilisation de médicaments antiasthmatiques durant la grossesse; 3. L’évaluation de l’impact de l’asthme maternel sur les issus périnatales; 4. L’évaluation de l’impact de la sévérité de l’asthme maternel durant la grossesse sur les issus périnatales; 5. L’évaluation de l’impact de la maîtrise de l’asthme maternel durant la grossesse sur les issus périnatales. Pour réaliser ces projets de recherche, nous avons travaillé avec une large cohorte de grossesse reconstruite à partir du croisement de trois banques de données administratives du Québec recouvrant la période entre 1990 et 2002. Pour les trois dernières études, nous avons utilisé un devis de cohorte à deux phases d’échantillonnage pour obtenir, à l’aide d’un questionnaire postal, des informations complémentaires qui ne se trouvaient pas dans les banques de données, comme la consommation de cigarettes et d’alcool pendant la grossesse. Nous n’avons trouvé aucune différence significative entre les mères de fétus féminins et de fétus masculins pour les exacerbations de l’asthme pendant la grossesse (aRR=1.02; IC 95%: 0.92 to 1.14). Par contre, nous avons trouvé que le risque de bébé PPGA (OR: 1.27, IC 95%: 1.14-1.41), de bébé de petit poids (OR: 1.41, IC 95%:1.22-1.63) et de naissance prématurée (OR: 1.64, IC 95%:1.46-1.83) était significativement plus élevés chez les femmes asthmatiques que chez les femmes non asthmatiques. De plus, nous avons démontré que le risque d’un bébé PPAG était significativement plus élevé chez les femmes avec un asthme sévère (OR:1.48, IC 95%: 1.15-1.91) et modéré (OR: 1.30, IC 95%:1.10-1.55) que chez les femmes qui avaient un asthme léger. Nous avons aussi observé que les femmes qui avaient un asthme bien maîtrisé durant la grossesse étaient significativement plus à risque d’avoir un bébé PPAG (OR:1.28, IC 95%: 1.15-1.43), un bébé de petit poids (OR: 1.42, IC 95%:1.22-1.66), et un bébé prématuré (OR: 1.63, IC 95%:1.46-1.83) que les femmes non asthmatiques. D’après nos résultats, toutes les femmes asthmatiques même celles qui ont un asthme bien maîtrisé doivent être suivies de près durant la grossesse car elles courent un risque plus élevé d’avoir des issus de grossesses défavorables pour leur nouveau-né.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».