Relationship between maternal factors and preterm infant birth: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Literature search, G -Funds CollectionBackground.The newborn mortality rate is one of the most significant health indicators in a country.According to global data, preterm births account for 60 to 80% of all new-born fatalities caused by congenital abnormalities.Despite extensive study in developed countries, there is virtually little information on the reasons for preterm births in studies in Iran and other regions of the world.Objectives.The aim of this study was to determine the relationship between some maternal factors and preterm birth.Material and methods.This case-control study was performed on 108 mothers who had preterm births (case group) and 108 mothers who had full term births (control group).A trained midwife, through interviews, collected maternal and neonatal data from the mother and their medical records.Results.A strong relationship was reported between preterm birth and history of abortion (8.54 times), history of curettage (6.2 times), gestational diabetes (6.44 times), gestational hypertension (4.92 times), multiple gestation (5.5 times) and unwanted pregnancy (4.41 times), and an inadequate amount of prenatal care (4.81 times) was reported only in the case group. Conclusions.Based on the results, it is important to identify risk factors for preterm delivery in mothers and educate pregnant women during pregnancy.Regular and timely prenatal care helps identify mothers in high-risk groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».