Association between change of health care providers and pregnancy exposure to FDA category C, D and X drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changing health care providers frequently breaks the continuity of care, which is associated with many health care problems. The purpose of this study was to examine the association between a change of health care providers and pregnancy exposure to FDA category C, D and X drugs. METHODS: A 50% random sample of women who gave a birth in Saskatchewan between January 1, 1997 and December 31, 2000 were chosen for this study. The association between the number of changes in health care providers and with pregnancy exposure to category C, D, and X drugs for those women with and without chronic diseases were evaluated using multiple logistical regression, with adjusted odds ratios (ORs) and its 95% confidence intervals (CIs) as the association measures. RESULTS: A total of 18 568 women were included in this study. Rates of FDA C, D, and X drug uses were 14.35%, 17.07%, 21.72%, and 31.14%, in women with no change of provider, 1-2 changes, 3-5 changes, and more than 5 changes of health care providers. An association between the number of changes of health care providers and pregnancy exposure to FDA C, D, and X drugs existed in women without chronic diseases but not in women with chronic disease. CONCLUSION: Change of health care providers is associated with pregnancy exposure to FDA category C, D and X drugs in women without chronic diseases.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».