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Enregistrement W3204333919 · doi:10.3390/nu13103452

Alcohol’s Impact on the Fetus

2021· review· en· W3204333919 sur OpenAlexaff
Svetlana Popova, Danijela Dozet, Kevin D. Shield, Jürgen Rehm, Larry Burd

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensCanada Research ChairsPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnvironmental healthPregnancyPublic healthFetal alcohol syndromeEpidemiologyPrenatal alcohol exposurePrenatal carePandemicAlcoholFetal Alcohol Spectrum DisorderFetusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol is a teratogen and prenatal exposure may adversely impact the developing fetus, increasing risk for negative outcomes, including Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD). Global trends of increasing alcohol use among women of childbearing age due to economic development, changing gender roles, increased availability of alcohol, peer pressure and social acceptability of women's alcohol use may put an increasing number of pregnancies at risk for prenatal alcohol exposure (PAE). This risk has been exacerbated by the ongoing COVID-19 pandemic in some countries. METHOD: This literature review presents an overview on the epidemiology of alcohol use among childbearing age and pregnant women and FASD by World Health Organization regions; impact of PAE on fetal health, including FASD; associated comorbidities; and social outcomes. RESULTS/CONCLUSION: The impact of alcohol on fetal health and social outcomes later in life is enormous, placing a huge economic burden on countries. Prevention of prenatal alcohol exposure and early identification of affected individuals should be a global public health priority.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations90
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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