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Enregistrement W4393378348 · doi:10.36106/gjra/4106572

COMPARISON OF INTRAVENOUS LABETALOL AND ORAL NIFEDIPINE IN ACUTE CONTROL OF SEVERE HYPERTENSION PREGNANCY

2024· article· en· W4393378348 sur OpenAlexaff
Swapnil Madhavrao Mane, Dada Tukaram Sargar, Prakash Anna Aghav, Swati Dashrath Karad, Anup Kharde

Notice bibliographique

RevueGLOBAL JOURNAL FOR RESEARCH ANALYSIS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabetalolNifedipineMedicinePregnancyAnesthesiaObstetricsInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Globally, hypertensive diseases account for 14% of maternal fatalities. The risk of maternal death increases when blood pressure is more than 160/110 mmHg. Method This prospective, randomized clinical trial was carried out with participation from the JJM Medical College, Bapuji Hospital, Chigateri General Hospital, and Women and Child Health Hospital, all of which are connected with Davanagere. Result This study contained 100 cases in total; the subjects were split into two groups according to the medications they received. Patients in groups A (labetalol) and B (nifedipine) had average ages of 24.47 and 23.07 years, respectively. 46% of the women in the labetalol group were primigravida, and 54% were multigravida; 38% of the women in the nifedipine group were primigravida, and 62% were multigravida. The average number of doses required to reach the desired blood pressure was 2.86 with labetalol and 1.66 with nifedipine. Conclusion According to our ndings, oral nifedipine is a better option—especially in low-resource settings—than intravenous labetalol for treating acute severe hypertension in pregnancy. It is also more cost-effective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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