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Enregistrement W2766030627 · doi:10.14260/jemds/2017/1169

CONGENITAL HYDROCEPHALUS- AN EPIDEMIOLOGICAL STUDY OF MATERNAL CHARACTERISTICS IN A TERTIARY CARE CENTRE

2017· article· en· W2766030627 sur OpenAlexaff
Yogender Singh Kadian, Anjali Verma, Pradeep Kajal, Nirmala Duhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolution of Medical and Dental Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTertiary careEpidemiologyHydrocephalusPediatricsFamily medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUNDThe epidemiology of congenital hydrocephalus is very unclear.Although various risk factors like maternal age, maternal illness and child factors have been studied in the past, still there is a gap of knowledge regarding maternal risk factors associated in congenital hydrocephalus in the literature.The objective of the study is to measure risk factor proportions of mothers among the population of a tertiary care centre. MATERIALS AND METHODSA record-based, retrospective, descriptive study with secondary data analysis was done from the medical case records of women who delivered babies with congenital hydrocephalus from Jan. 2006 to Dec. 2016.Maternal epidemiological characteristics such as maternal age, parity, place of residence, educational status as well as birth characteristics were studied and analysed by using appropriate statistical methods. RESULTSA total of 123 babies were born with congenital hydrocephalus during the study period.Most mothers in the study were second gravida (56.91%), rural based (74.79%), women between 21-30 years (80.48%) of age.Around 60.16% women were educated up to 10 th grade and most (41.46%) were homemakers.All but 5 women had vaginal births.Male babies were 52.03%, and 64.78% babies weighed above 2 kg at birth. CONCLUSIONYoung women from rural areas of low literacy and bearing their second babies are more prone to deliver babies with congenital hydrocephalus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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