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Enregistrement W3114894797 · doi:10.2139/ssrn.3724278

Maternal Outcomes and Risk Factors for Severity Among Pregnant Women With COVID-19: A Case Control Study From the COVI-Preg International Registry

2020· article· en· W3114894797 sur OpenAlexaff
Manon Vouga, Guillaume Favre, Óscar Martínez Pérez, Léo Pomar, Laura Forcén Acebal, Alejandra Abascal, Marı́a Rosa Hernández, Najeh Hcini, Véronique Lambert, Gabriel Carles, Joanna Sichitiu, Laurent Salomon, Julien Stiremann, Y. Ville, Begoña Martínez de Tejada, Anna Goncé, Ameth Hawkins-Villareal, Karen CA, Lucas Trigo, Brian Cleary, Michael Geary, Helena C. Bartels, Feras Al-Kharouf, Fergal D. Malone, Mary Higgins, Niamh Keating, Susan Knowles, C. Poncelet, Fernanda Ribeiro-do-Valle, Garanhani Surita, Amanda Dantas‐Silva, Carolina Bicudo Borrelli, Adriana Gomes Luz, Javiera Fuenzalida, Jorge Carvajal C, Manuel Guerra Canales, Olivia Allende Hernández, Olga Grechukhina, Albert I. Ko, Uma M. Reddy, Rita Figueiredo, Marina Moucho, Pedro Viana Pinto, Carmen De Luca, Marco De Santis, Diogo Ayres‐de‐Campos, Charles Garabédian, D. Subtil, Betânia Barreto de Athayde Bohrer, Maria Oppermann, María Celeste, Osório Wender, Lavínia Schüler‐Faccini, Maria Teresa Vieira Sanseverino, Camila Giugliani, Luciana Friedrich, Mariana Horn Scherer, Nicolas Mottet, Guillaume Ducarme, Hélène Pelerin, Chloé Moreau, Bénédicte Breton, Thibaud Quibel, Patrick Rozenberg, D Mueller, Cristina Granado, Irène Hoesli, Cécile Monod, Dirk Bassler, Sandra A. Heldstab, Nicole Ochsenbein‐Kölble, Loı̈c Sentilhes, Melissa Charvet, Jan Deprest, Jute Richter, Lennart Van der Veeken, Béatrice Eggel‐Hort, Gaëtan Plantefève, Mohamed Derouich, Albaro José Nieto‐Calvache, María Camila López-Girón, Juan Manuel Burgos‐Luna, María Fernanda Escobar-Vidarte, Kurt Hecher, Ann‐Christin Tallarek, Eran Hadar, Karina Krajden Haratz, G. Malinger, Ron Maymon, Yariv Yogev, Leonhard Schäffer, Arnaud Toussaint, Marie‐Claude Rossier, Renato Augusto Moreira de Sá, Claudia Grawe, Karoline Aebi‐Popp, Anda‐Petronela Radan, Luigi Raio, Daniel Surbek, Paul Böckenhoff, Brigitte Strizek, Martin Kaufmann, Andrea Bloch, Michel Boulvain, Silke Johann, Monya Todesco Bernasconi, Gastón Grant, Anis Féki, Anne-Claude Müller Brochut, Marylene Giral, Lucie Sedille, Andrea Papadia, Romina Capoccia Brugger, Brigitte Weber, Tina Fischer, Christian R. Kahlert, Karin Nielsen Saines, Mary Catherine Cambou, P. Kanellos, Xiang Chen, Mingzhu Yin, Annina Haessig, David Baud, Alice Panchaud

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsCase-control studyNeonatal intensive care unitCohort studySeverity of illnessPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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