Enregistrement W4224306863 · doi:10.1016/j.ajog.2022.04.019

Effects of prenatal exposure to maternal COVID-19 and perinatal care on neonatal outcome: results from the INTERCOVID Multinational Cohort Study

2022· article· en· W4224306863 sur OpenAlexaff

Francesca Giuliani, D. Orós, Robert B. Gunier, Sonia Deantoni, Stephen Rauch, Roberto Casale, Ricardo Nieto, Enrico Bertino, Albertina Rego, Camilla Menis, Michael G. Gravett, Massimo Candiani, Philippe Deruelle, Perla K. García-May, Mohak Mhatre, Mustapha Ado Usman, Sherief Abd‐Elsalam, Saturday Etuk, R. Napolitano, Becky Liu, Federico Prefumo, Valeria Savasi, Marynéa Silva do Vale, Eric Baafi, Shabina Ariff, Nerea Maíz, Muhammad Baffah Aminu, Jorge Arturo Cardona–Pérez, Rachel Craik, Gabriela Tavchioska, Babagana Bako, Caroline Benski, Fatimah Hassan-Hanga, Mónica Savorani, Loı̈c Sentilhes, Maria Carola Capelli, Ken Takahashi, Carmen Vecchiarelli, Satoru Ikenoue, Ramachandran Thiruvengadam, Constanza P. Soto Conti, Irene Cetin, Vincent Bizor Nachinab, Ernawati Ernawati, Eduardo Alfredo Duro, Kholin A.M. Kholin, Jagjit S. Teji, Sarah Rae Easter, Laurent Salomon, Adejumoke Idowu Ayede, Rosa Maria Cerbo, Josephine Agyeman-Duah, Paola Roggero, Brenda Eskenazi, Ana Langer, Zulfiqar A Bhutta, Stephen Kennedy, Aris T. Papageorghiou, José Villar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Obstetrics and Gynecology · 2022

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction

Établissements canadiensHospital for Sick Children

Organismes subventionnairesGombe State UniversitySt George's University Hospitals NHS Foundation TrustUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustTranslational Health Science and Technology InstituteInstituto de Seguriidad y Servicios Sociales de los Trabadores del EstadoUniversidade Federal de Minas GeraisUniversitas AirlanggaGreen Templeton College, University of OxfordKeio UniversityUniversità degli Studi di BresciaJikei University School of MedicineUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of WashingtonUniversity College LondonUniversità degli Studi di TorinoTanta UniversityUniversità degli Studi di MilanoTufts Medical Center

Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsBreastfeedingFetal distressPediatricsGestational diabetesGestational ageCohortCohort studyPreeclampsiaPrenatal careVaginal deliveryFetusGestationPopulationInternal medicine

DOI10.1016/j.ajog.2022.04.019

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 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)0,002

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003

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 enseignants0,066

Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,003
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
Communication savante	0,001	0,000
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,002	0,000

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 Opus0,013

Tête enseignante GPT0,309

Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations76

Publié2022

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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