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Enregistrement W4410268037 · doi:10.1136/bmjopen-2024-091831

PREgnancy Care Integrating translational Science, Everywhere (PRECISE): a prospective cohort study of African pregnant and non-pregnant women to investigate placental disorders – cohort profile

2025· article· en· W4410268037 sur OpenAlexaff
Rachel Craik, Joseph Akuze, Marie‐Laure Volvert, Hannah Blencowe, Moses Mukhanya, Prestige Tatenda Makanga, Corssino Tchavana, Sophie E. Moore, Anifa Valá, Angela Koech, Rachel M. Tribe, J. Alison Noble, Umberto D’Alessandro, Marianne Vidler, Domena Tu, Sónia Maculuve, Onesmus Wanje, Yahaya Idris, Grace Mwashigadi, Marvine Caren Ochieng, Véronique Filippi, Anna Roca, Laura A. Magee, Lucilla Poston, Hiten D. Mistry, Yorro Bah, Jing Li, Marleen Temmerman, Esperança Sevene, Hawanatu Jah, Emily Mwadime, Benjamin Barratt, Aris T. Papageorghiou, Liberty Makacha, Lazaro Quimice, Fatima Touray, Tatiana Taylor Salisbury, Fatoumata Kongira, Peter von Dadelszen

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipNational Institute of Mental HealthEuropean CommissionFogarty International CenterNational Institutes of HealthUK Research and Innovation
Mots-clésMedicinePregnancyCohortCohort studyObstetricsProspective cohort studyFamily medicinePublic healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The PREgnancy Care Integrating translational Science, Everywhere Network was established to investigate specific placental disorders (pregnancy hypertension, preterm birth, fetal growth restriction and stillbirth) in sub-Saharan Africa. We created a repository of clinical and social data with associated biological samples from pregnant and non-pregnant women. Alongside this, local infrastructure and expertise in the field of maternal and child health research were enhanced. PARTICIPANTS: Pregnant women were recruited in participating health facilities in The Gambia, Kenya and Mozambique at their first antenatal visit or at the time a placental disorder was diagnosed (Kenya and The Gambia only). Follow-up study visits were conducted in the third trimester, delivery and 6 weeks to 6 months postpartum. To elucidate the difference between pregnancy and non-pregnancy biology in these settings, non-pregnant nulliparous and parous women, aged 16-49 years, were recruited opportunistically primarily from family planning clinics in Kenya and Mozambique, and randomly through the Health and Demographic Surveillance System in The Gambia. Non-pregnant participants only had one study visit. Biological samples were processed rapidly and locally, stored initially in liquid nitrogen and then at -80°C, and details entered into an OpenSpecimen database linked to their social determinants and clinical research data. FINDINGS TO DATE: A total of 6932 pregnant and 1825 non-pregnant women were recruited to the study, providing a repository of clinical and social data and a biorepository of 482 448 samples. To date, baseline descriptive analysis of the cohort has been undertaken, as well as a substudy on the prevalence of COVID-19 in the cohort. FUTURE PLANS: Analysis of data and samples will include an analysis of biomarker and social and physical determinants of health and how these interact in a systemic approach to understanding the origins of common placental disorders. The data from non-pregnant women will provide control data for comparison with the data from normal and complicated pregnancies. Findings will be disseminated to local stakeholders and communities through meetings and ongoing community engagement and globally by publication and presentations at scientific meetings.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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