Analysis on the Inborn Defect Data of Perinatal With Chilopalatognathus in the City of Hengyang from 2002 to 2009
Notice bibliographique
Résumé
Objective To understand the incidence rate of inborn chilopalatognathus and its dynamic state changing for formulating a precaution of inborn chilopalatognathus.Methods Collected and analyz the inborn defect data in hospital in the city of Hengyang from 2002 to 2009.Results The average incidence rate of inborn chilopalatognathus was 15.19 in every ten thousand,the incidence rate of male was 17.51 in every ten thousand,the incidence rate of female was 9.57 in every ten thousand,the male-female incidence rate was 1.79 to 1(P=0.000),the difference between man and female was significant;the city incidence rate was 9.05 in every ten thousand,the country incidence rate was 17.89 in every ten thousands,there was a significance between them(P=0.000);the fourth quarter incidence rate was 25.32,9.24,9.63,19.32 in every ten thousand respectively,the fourth quarter incidence was significant(P=147.000,P=0.031);the incidence rate in different age group pregnant woman was 65.81,15.22,12.96,9.51,56.29 in every ten thousand respectively,the difference between them was significant(P=0.000).Conclusion The incidence rate of inborn chilopalatognathus during the 8 years in Hengyang city was rising;the country incidence rate was higher than citys;the incidence rate in winter and spring were higher than summer and autumns;the age of pregnant women lower than 20 and equal or higher than 35 was the high stage in the incidence rate of inborn chilopalatognathus.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».