Actual and predicted prevalence of alcohol consumption during pregnancy in the WHO African Region
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of alcohol consumption and binge drinking during pregnancy among the general population in the World Health Organization (WHO) African Region, by country. METHODS: First, a comprehensive systematic literature search was performed to identify all published and unpublished studies. Then, several meta-analyses, assuming a random-effects model, were conducted to estimate the prevalence of alcohol consumption and binge drinking during pregnancy among the general population for countries in the WHO African Region with two or more studies available. Lastly, for countries with less than two studies or no known data predictions were obtained using regression modelling. RESULTS: The estimated prevalence of alcohol consumption during pregnancy among the general population ranged from 2.2% (95% confidence interval [CI]: 1.6-2.8%; Equatorial Guinea) to 12.6% (95% CI: 9.9-15.4%; Cameroon) in Central Africa, 3.4% (95% CI: 2.6-4.3%; Seychelles) to 20.5% (95% CI: 16.4-24.7%; Uganda) in Eastern Africa, 5.7% (95% CI: 4.4-7.1%; Botswana) to 14.2% (95% CI: 11.1-17.3%; Namibia) in Southern Africa, 6.6% (95% CI: 5.0-8.3%; Mauritania) to 14.8% (95% CI: 11.6-17.9%; Sierra Leone) in Western Africa, and 4.3% (95% CI: 3.2-5.3%; Algeria) in Northern Africa. CONCLUSIONS: The high prevalence of alcohol consumption and binge drinking during pregnancy in some African countries calls for educational campaigns, screening and targeted interventions for women of childbearing age.
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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».