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Enregistrement W3159435737 · doi:10.1016/s1413-8670(11)70247-1

Perinatal morbidity and mortality associated with chlamydial infection: a meta-analysis study

2011· article· en· W3159435737 sur OpenAlexaboutno aff
Maria José Penna Maisonnette de Attayde Silva, Gilzandra Lira Dantas Florêncio, José Roberto Erbolato Gabiatti, Rose Luce Gomes do Amaral, José Eleutério, Ana Katherine Gonçalves

Notice bibliographique

RevueThe Brazilian Journal of Infectious Diseases · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelative riskObstetricsEndometritisCervicitisMeta-analysisAbortionChlamydiaPregnancyConfidence intervalChlamydia trachomatisGynecologyInternal medicineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate the effect of Chlamydia trachomatis infection during pregnancy on perinatal morbidity and mortality. Systematic review and meta-analysis in an electronic database and manual, combining high sensitivity specific descriptors seeking to answer the research objective. The articles considered to be of high methodological quality (score above 6 on the Newcastle-Ottawa Scale) were assessed by meta-analysis. Summary estimates of 12 studies were calculated by means of Mantel-Haenszel test with 95% confidence interval. It was observed that Chlamydia infection during pregnancy increased risk of preterm labor (relative risk (RR) = 1.35 [1.11, 1.63]), low birth weight (RR = 1.52 [1.24, 1.87]) and perinatal mortality (RR = 1.84 [1.15, 2.94]). No evidence of increased risk was associated with Chlamydia infection in regard to premature rupture of membranes (RR = 1.13 [0.95, 1.34]), abortion and postpartum endometritis (RR = 1.20 [0.65, 2.20] and 0.89 [0.49, 1.61] respectively). The diagnosis and treatment of Chlamydia cervicitis during pregnancy can reduce perinatal morbidity and mortality associated with this infection. However, clinical trials are needed to confirm these findings.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,053
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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