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Enregistrement W3036707553 · doi:10.31053/1853.0605.v77.n2.26838

Trayectorias sanitarias de mujeres consumidoras de cocaína y/o cannabis durante el embarazo. Estudio de cohorte retrospectivo en La Pampa, Argentina

2020· article· es· W3036707553 sur OpenAlexaff
Marina Villarreal, Valeria Belmonte, Jorge Luis Olivares, Agustina Abdala

Notice bibliographique

RevueRevista de la Facultad de Ciencias Médicas de Córdoba · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyMedicineCannabisPublic healthRetrospective cohort studyFamily medicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: the use of cocaine and cannabis during pregnancy is a growing problem, of importance for the World Public Health. Women can present a wide range of complications during pregnancy and perinatally, although knowledge about evolution thereafter is scarce. Objectives: to describe and compare health trajectories up to 4 years pospartum of user and not user women of cocaine and/or cannabis during pregnancy. Methods: retrospective cohort study with a comparison group consisting of 2 not users women for each user during pregnancy. User women were detected in Neonatology Division of a public Hospital with an urine pospartum test, between 2009 and 2013. Results: 29 women cocaine and/or cannabis users during pregnancy, and 58 not users were evaluated. In the first group, 93% women were polydrug users. Users had higher frequency of: history of violence in childhood ((p<0,001), previous (p<0,0045) and acquired (p<0,0007) disease, medical (p<0,0001) and odontological (p=0,0002) emergency consultations, hospitalizations (p<0,0001), and violent deaths in relatives, compared with non users. Conclusions: women who used cocaine and/or cocaine during pregnancy had a greater history of violence and illness, emergency medical and dental consultation, hospitalization and deaths, than non users. Injuries where the main cause of hospitalization. In the variables evaluated, the differences between consumers and non-consumers of pregnancy were significative.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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