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Enregistrement W2890767369 · doi:10.1177/1093526618799292

Placental Histology After Minor Trauma in Pregnancy: A Pilot Study

2018· article· en· W2890767369 sur OpenAlexaboutno aff
BJ van der Knoop, JP van der Voorn, PGJ Nikkels, IA Zonnenberg, Mirjam M. van Weissenbruch, R. Jeroen Vermeulen, JIP de Vries

Notice bibliographique

RevuePediatric and Developmental Pathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlacental abruptionPregnancyHistologyObstetricsPopulationGestational ageProspective cohort studyGestationFetusPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Trauma in pregnancy may cause placental abruption. Consequences of moderate placental injury on neurodevelopment are unknown. The aim was to evaluate placental histology after maternal trauma. METHODS: A prospective study was conducted at 2 tertiary medical centers in the Netherlands. Placentas from women exposed to maternal trauma ≥ 20 weeks' gestational age were histologically examined. Neurological follow-up of the infants was performed at 1 year of age by means of Alberta Infant Motor Scale. Histological findings were compared to placentas from pregnancies without trauma. PRINCIPAL RESULTS: Thirteen placentas were investigated in the trauma group. The control group consisted of 15 placentas. Placental pathology was seen more often in the trauma cases (11 of the 13) than in the controls (6 of the 15), P = .024. Neurological follow-up was normal. CONCLUSIONS: In this small population, majority of the placentas showed pathology after minor trauma in pregnancy without consequences for neurodevelopment at 1 year.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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