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Enregistrement W3186380202 · doi:10.1177/20552173211032313

The road to conception for women with multiple sclerosis

2021· article· en· W3186380202 sur OpenAlexaffabout
A. Dessa Sadovnick, Maria Criscuoli, Irene M. Yee, Robert Carruthers, Alice Schabas, Penelope Smyth

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal - Experimental Translational and Clinical · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyMultiple sclerosisProspective cohort studyMedicinePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this prospective "real world" study is to gain insight into the different "roads to conception" that women with MS take as part of the prospective Canadian Multiple Sclerosis Pregnancy Study (CANPREG-MS). METHODS: Participants are women with MS who are planning a pregnancy. Data cut-off for analyses was April 30, 2020. RESULTS: We believe this is the first prospective National study of women with MS planning pregnancies.The data are for the first 44 women enrolled of whom 26 achieved pregnancy by cut-off date. Seven women used assisted reproductive technologies (ARTs); 6 stopped disease modifying therapy (DMT) against their neurologists' recommendations; 6 had an interruption(s) in trying to conceive due to MS relapses, MRI-detected inflammation, or limited "windows of opportunity" between DMT courses. CONCLUSION: The study illustrates the roads that women take to conception, even if they are on the same therapy and have similar clinical expression of MS. Advice given by treating neurologists on washout periods show discrepancies. This paper highlights the real problem that there is no definitive, international consensus on managing these women due to the lack of "real world" data and thus the goal of CANPREG-MS is to provide such real world data.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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