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Enregistrement W2987038250 · doi:10.7759/cureus.6183

Socioeconomic Status in Pregnant Women and Sleep Quality During Pregnancy

2019· review· en· W2987038250 sur OpenAlexaff
Livier Josefina Silva-Perez, Natalia Gonzalez-Cardenas, Sara Surani, Faustin Armel Etindele Sosso, Salim Surani

Notice bibliographique

RevueCureus · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusPregnancyPreeclampsiaMEDLINELow birth weightObstetricsFamily medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review focuses on factors contributing to sleep quality among pregnant women with low socioeconomic statuses during the third trimester of their pregnancy. Electronic searches were conducted, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. We searched for published, peer reviewed, English language primary research articles using electronic databases including PubMed, EMBASE, Ovid, MEDLINE and Google Scholar ending June 2019. All references were reviewed manually and independently by authors. After applying the inclusion criteria, 56 articles were selected; 38 of which are full-text and included in this review. All articles related to the analysis of poor sleep quality among uncomplicated pregnant women were included. Pregnant women with a specific pathology were excluded. We found poor sleep quality among pregnant women is correlated with low socioeconomic levels. Pregnant women with lower incomes tend to have inadequate diets, which further complicates the health of the mother and the baby. External factors including low income, poor quality of life and poor diet tend to increase the possibility of future health complications in both mother and child, and can result in complications such as preterm labor, low birth weight, preeclampsia, perinatal death, and spontaneous abortion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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