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Enregistrement W2789331190 · doi:10.1111/nyas.13593

Improving maternal folate status to prevent infant neural tube defects: working group conclusions and a framework for action

2018· article· en· W2789331190 sur OpenAlexaff
Homero Martı́nez, Aliki P. Weakland, Lynn B. Bailey, Lorenzo D. Botto, Luz Maria De‐Regil, Kenneth H. Brown

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction planNeural tubeMedicinePsychological interventionAction (physics)Child mortalityMicronutrientEnvironmental healthRisk analysis (engineering)Intensive care medicineBusinessNursingPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As infectious disease control programs achieve increasing success, further reductions in child mortality in low- and middle-income countries (LMICs) will require focused prevention strategies for birth defects and other noninfectious diseases. Neural tube defects (NTDs) can cause early death or lifelong disability. Preventing NTDs provides a feasible, significant opportunity to decrease the toll of birth defects and contribute to further reducing child mortality globally. The Micronutrient Forum convened a technical consultation on Folate Status in Women and Neural Tube Defects Prevention to develop a roadmap to inform and prioritize investments in NTD prevention in LMICs; help guide implementation efforts in terms of the feasibility of interventions and the potential for acceleration; and identify research and knowledge gaps. Here, we describe the impetus for and approach to the consultation and present the conclusions and a framework for developing a roadmap for action to accelerate NTD prevention in LMICs. The framework (1) provides options for action on folate status assessment; (2) outlines a way forward to develop and implement a time-bound global action plan for NTD prevention; and (3) identifies common impediments to NTD prevention, broad strategies to overcome or minimize these impediments, and basic building blocks necessary to accelerate action.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0090,016
Intégrité de la recherche0,0240,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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