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Enregistrement W4387336950 · doi:10.5114/fmpcr.2023.130086

Relationship between maternal factors and preterm infant birth: a case-control study

2023· article· en· W4387336950 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Azizi, Nasrin Mansouri, Hassan Nazarpour

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine & Primary Care Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careObstetricsPediatricsFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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