Information-analytical assessment systems for perinatal outcomes and children’s health status born by assisted reproductive technologies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To integrate clinical databases based on the information and analytical systems of medical organizations (MO) and to evaluate outcomes and health of children born by assisted reproductive technologies (ART). Research methods: To form database by integrating information and analytical systems of the medical organizations. To search and unify the data by means of freeware relational database management system (DBMS) – MySQL. Results. A prototype application for the management and support of a unified clinical database to analyze and evaluate the outcomes of ART. To compare information from individual databases of MO one need to match fields in the form of unique personal records, field validation, processing of missing data. Significant (p <0.001) differences in gestational age and anthropometric data in the databases of medical organizations (76% of full-term children from the Automated System “Regional obstetric monitoring” (AS ROM) database compared with 18% according to the IS “Register of Children requiring Early Care”) were determined by the introduction of the conception of ART, along with the presence of perinatal risk factors in children. The created software can be used to create registers of medical organizations, as well as to support clinical decision-making in forecasting, modeling outcomes and children’s health after ART, developing personalized treatment and rehabilitation programs. Conclusion. It is necessary to develop and implement information systems, to create ART registers on the basis of regional and national registers, to analyze the outcomes of the use of reproduction methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».