Gestational Malnutrition is Still the Skeleton in the Closet: Where Are the Malnutrition Risk Screening Criteria?
Notice bibliographique
Résumé
In 2020 there were 3,613,647 live births in the US. Fifty to 90% of those pregnancies were affected by nausea and vomiting of pregnancy (NVP) while the most severe NVP, known as hyperemesis gravidarum (HG) affected 1.5- 3.0% of those gravidas. In 2014 58,436 gravidas were hospitalized with HG. While hospital admissions for HG were down 42%, the number seen in Emergency departments rose by 27.7%. Although HG has been viewed as a positive predictor of a favorable pregnancy outcome, patients who also demonstrate weight loss and electrolyte disturbance may be a distinct entity and at greater risk for growth retardation and fetal anomalies. Poorly managed HG can result in compounded maternal injuries, increased rates of therapeutic abortions and suicide ideation, as well as a high rate of fetal loss. This study focuses on one of the most severe catastrophes originating from HG: Wernicke’s encephalopathy (WE) continues to be an under-recognized and often misunderstood disease in all populations. The acknowledged cause of WE is vitamin B1 or thiamin deficiency, a specific form of malnutrition. Unfortunately, this syndrome is most often recognized at autopsy, especially among non-alcoholics. One manifestation of WE is cognitive dysfunction which may explain the increase in suicidal ideation and/or elected terminations. The current mounting legislation of pregnancy termination limits will complicate the decision to abort for critically ill gravidas and their medical providers. However, antecedent events to WE are extremely poor nutritional intake leading to excessive weight loss and delayed nutritional interventions which can mitigate these situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».