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Enregistrement W2800222861 · doi:10.24959/nphj.15.2046

The study of consumer aspects of medical products for diagnosis of pregnancy

2015· article· en· W2800222861 sur OpenAlexaboutno aff
T. V. Diadiun, И. И. Баранова, A. A. Lytovchenko

Notice bibliographique

RevueNews of pharmacy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyMedicineMidstreamReliability (semiconductor)Pregnancy testObstetricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To diagnose pregnancy means to ascertain the fact of pregnancy and its duration. Timely and accurate diagnosis of pregnancy and determination of its term are needed to prevent complications, premature birth and prolongation. There are several kinds of tests for pregnancy at the market such as conventional test strips, tablets, midstream sticks and electronic tests. Medical products for diagnosis of pregnancy are widely popular among women because of their high efficiency and reliability of the results. The leaders among manufacturing countries are Canada, Germany and the USA. It has been found that there are tests with different sensitivity of 30, 25, 20 and 10 Mme/ml. The least sensitive are simple strips (20-15 mIU/ml), and midstream sticks have the highest sensitivity (10 mIU/mL). The analysis of sensitivity indicators of tests has been conducted using of the standards WHO IS 75/537 and IRP 75/537. It has been found that such tests as Sezam, HomeTest and ULTRA, which can be used on the 7th day after fertilization, have the highest sensitivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
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