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Enregistrement W4309510670 · doi:10.1016/j.clinsp.2022.100140

A meta-analysis of the effect of Sjögren′s syndrome on adverse pregnancy outcomes

2022· review· en· W4309510670 sur OpenAlexaboutno aff
Baoqing Geng, Keyue Zhang, Xianqian Huang, Yong Chen

Notice bibliographique

RevueClinics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyMeta-analysisAdverse effectObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to assess the correlation between Sjögren's Syndrome (SS) and adverse pregnancy outcomes, with the aim of providing a basis for preconception and pregnancy interventions in women with SS. METHODS: A search of electronic databases in English and Chinese databases from January 2005 to December 2021, was conducted to collect the literature of case-control studies or cohort studies on the association between SS and pregnancy outcome studies. Literature inclusion and data extraction were performed according to established criteria, and the Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of the literature. Stata 15 software was used for meta-analysis. RESULTS: A total of nine papers were included in this study. Meta-analysis results showed that SS was associated with spontaneous abortion (RR = 8.85, 95% CI 3.10‒25.26), preterm birth (RR = 2.27, 95% CI 1.46‒3.52), low birth mass (RR = 1.99, 95% CI 1.34‒2.97), and birth defects (RR = 4.28, 95% CI 3.08‒5.96). CONCLUSION: SS can increase the incidence of adverse pregnancy outcomes.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,037
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,202 · 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
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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