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Enregistrement W4400983601 · doi:10.1177/1753495x241260792

Effectiveness of a postpartum vascular risk reduction clinic on behavioral change and long-term cardiovascular outcomes in women who had preeclampsia: a case-control study

2024· article· en· W4400983601 sur OpenAlexafffund
Allison Pihelgas, Laura Sevick, Gabriela Pelinska, Winnie Sia

Notice bibliographique

RevueObstetric Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensRoyal Alexandra Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaRoyal Alexandra Hospital FoundationWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésMedicinePreeclampsiaObstetricsTerm (time)High risk pregnancyPregnancyPhysical therapyIntensive care medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: We aimed to evaluate the effectiveness of our vascular risk reduction clinic for women who had preeclampsia, in improving patients' cardiovascular outcomes, self-reported healthy behaviors, and knowledge about their long-term cardiovascular health. Study Design: Retrospective case-control study where 470 surveys were mailed: half were patients seen in Postpartum Preeclampsia Clinic 2010-2019, and controls were patients who did not attend a scheduled clinic appointment or were seen in Obstetric Medicine clinic postpartum for preeclampsia. Primary outcome was a lack of postpartum weight gain. Secondary outcomes included new vascular diseases, smoking, exercise, and physician follow-up. Results: Ninety-four (43.3%) of clinic attendees returned survey and 30.3% of controls. Fewer clinic attendees gained weight postpartum, and attendees had fewer hypertension and followed up more with family physicians. Most attendees found the clinic helpful. Conclusions: Postpartum Preeclampsia Clinic was effective in affecting some vascular outcomes and in improving knowledge and follow-up behaviors.

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)0,003
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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