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Enregistrement W3045630316 · doi:10.3390/ijerph17155421

Interactions between the Physical and Social Environments with Adverse Pregnancy Events Related to Placental Disorders—A Scoping Review

2020· article· en· W3045630316 sur OpenAlexaff
Yolisa Prudence Dube, Newton Nyapwere, Laura A. Magee, Marianne Vidler, Sophie E. Moore, Benjamin Barratt, Rachel Craik, Peter von Dadelszen, Prestige Tatenda Makanga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonUK Research and Innovation
Mots-clésAttendancePsychological interventionSocial determinants of healthDiseaseEnvironmental healthSocial supportPsychologyMedicinePublic healthSocial psychologyPsychiatryPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Due to different social and physical environments across Africa, understanding how these environments differ in interacting with placental disorders will play an important role in developing effective interventions. METHODS: A scoping review was conducted, to identify current knowledge on interactions between the physical and social environment and the incidence of placental disease in Africa. RESULTS: Heavy metals were said to be harmful when environmental concentrations are beyond critical limits. Education level, maternal age, attendance of antenatal care and parity were the most investigated social determinants. CONCLUSIONS: More evidence is needed to determine the relationships between the environment and placental function in Africa. The results show that understanding the nature of the relationship between social determinants of health (SDH) and placental health outcomes plays a pivotal role in understanding the risk in the heterogenous communities in Africa.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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