MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4243681253 · doi:10.1111/j.1752-8062.2009.00166.x

Pharmacotherapy and Pregnancy: Highlights from the Second International Conference for Individualized Pharmacotherapy in Pregnancy

2009· article· en· W4243681253 sur OpenAlexaff
David M. Haas, Mary F. Hébert, Offie P. Soldin, David A. Flockhart, Parvaz Madadi, James J. Nocon, Christina Chambers, Gary D.V. Hankins, Shannon Clark, Katherine L. Wisner, Lang Li, Jamie L. Renbarger, Lee A. Learman

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Center for Research Resources
Mots-clésPregnancyPharmacotherapyMedicineIntensive care medicineMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address provider struggles to provide evidence-based, rational drug therapy to pregnant women, a second conference was convened to highlight the current research in the field. Speakers from academic centers and institutions spoke about: the unique physiology and pathology of pregnancy; pharmacokinetic changes in pregnancy; thyroid disorders in pregnancy; pharmacogenetics in pregnancy; the role of CYP2D6 in pregnancy; treating addiction in pregnancy; the power of teratology networks to inform clinical decisions; the use of anti-depressants in pregnancy; and how to utilize computer-based modeling to aid with individualized pharmacotherapy in pregnancy. The Conference highlighted several areas of collaboration with the current Obstetrics Pharmacology Research Units Network (OPRU) and hoped to stimulate further collaboration and knowledge in the area with the common goal to improve the ability to safely and effectively use individualized pharmacotherapy in pregnancy.

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)0,019
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0290,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,342 · 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
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical and Translational ScienceMême sujetMaternal Mental Health During Pregnancy and PostpartumTravaux en français237 207