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Enregistrement W4405010300 · doi:10.52673/18570461.24.3-74.04

Evoluția sarcinii la pacienta cu Rhesus negativ

2024· article· en· W4405010300 sur OpenAlexaboutno aff
Hristiana Caproș, Apostolos Athanasiadis

Notice bibliographique

RevueAkademos · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)PregnancyObstetricsPsychologyMedicineBiologyEngineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feto-maternal isoimmunization is a complex phenomenon in which the maternal immune system produces antibodies directed against antigens present on fetal blood cells. A common example of feto-maternal immunization is Rh isoimmunization, which occurs when an Rh-negative mother is exposed to the blood of an Rh-positive fetus. Maternal-fetal Rh isoimmunization causes more than 160,000 perinatal deaths and 100,000 cases of disability each year. In order to reduce perinatal mortality and morbidity from this pathology, recent guidelines from the French Society of Obstetrics and Gynecology (CNGOF, 2017), the International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO, 2021), and the Canadian Society of Obstetrics and Gynecology (SOGC, 2024) have revised the management of pregnancy in Rh negative patients. In line with these recommendations, blood type and Rh determination is part of the recommended early pregnancy screening, ideally at the first antenatal visit. In non-immunized Rh-negative pregnant women with an Rh-positive partner, a non-invasive prenatal test can be recommended: Rh determination based on fetal acellular deoxyribonucleic acid present in maternal blood. Routine administration of anti-RhD immunoglobulin prenatally (at 2834 weeks amenorrhea (SA) and postpartum (within 72 hours after delivery) to unimmunized patients with Rh-positive infants allows reduction of feto-maternal sensitization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeÉtude de cas
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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