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Enregistrement W3089616293 · doi:10.24095/hpcdp.34.1.07f

Incidence des caractéristiques individuelles et des caractéristiques du contexte sur les nouveau-nés de faible poids : une étude d'observation au Québec

2014· article· fr· W3089616293 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathalie Savard, Patrick Levallois, LP. Rivest, S. Gingras

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGynecologyHumanitiesPhysicsArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Nous avons analysé les liens entre certaines variables contextuelles, certaines caractéristiques des mères et le risque de donner naissance à des nouveau-nés très petits pour l'âge gestationnel (TPAG) au Québec entre 2000 et 2008. Méthodologie Les variables liées au contexte ont été tirées de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, du Recensement canadien et du Registre des naissances du Québec. Les variables individuelles provenaient aussi du Registre des naissances du Québec. Les rapports de cotes (RC), ajustés selon l'âge de la mère, la scolarité, la parité, l'état matrimonial et le pays de naissance, ont été évalués au moyen de modèles de régression logistique multiniveau (par des équations d'estimation généralisées). Résultats Les naissances survenues dans les quartiers présentant une proportion élevée de résidents sédentaires (RC : 1,07, intervalle de confiance [IC] à 95% : 1,01 à 1,11) et dans les quartiers présentant une proportion moyenne (RC : 1,09, IC à 95% : 1,05 à 1,15) ou élevée de résidents souffrant d'insécurité alimentaire (RC : 1,05, IC à 95% : 1,01 à 1,11) présentaient un risque accru d'être TPAG. Le risque de naissance de nouveau-né TPAG était plus faible dans les quartiers présentant une proportion moyenne de résidents mariés (RC : 0,94, IC à 95 % : 0,90 à 0,98).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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