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Enregistrement W4415233426 · doi:10.17615/x4hy-s163

The Impact of Excluding Adverse Neonatal Outcomes on the Creation of Gestational Weight Gain Charts Among Women from Low- and Middle-income Countries with Normal and Overweight BMI

2025· article· en· W4415233426 sur OpenAlexfundno aff
Holger W. Unger, Carl Lachat, Kenneth Maleta, Hamid Jan Jan Mohamed, Hawawu Hussein, Nancy F. Krebs, Stephen J. Rogerson, Dominique Roberfroid, Patricia Lima Rodrigues, Peter Clayton, Malay Kanti Mridha, Preetha Ramachandra, K. Michael Hambidge, Jennifer A. Hutcheon, Kathryn G. Dewey, J. CRUICKSHANK, Reyna Sámano, Zulfiqar A Bhutta, Marly Augusto Cardoso, Paola Soledad Mosquera, Wafaie Fawzi, Jacqueline M Lauer, Omolola Ayoola, Joanne Katz, Maria Ome‐Kaius, James M Tielsch, Austrida Gondwe, Shibani Ghosh, Cinthya Muñoz‐Manrique, Chunrong Zhong, Subarna K. Khatry, Thaís Rangel Bousquet Carrilho, Frankie Fair, Alida Melse‐Boonstra, Marhazlina Mohamad, Hora Soltani, Carla Adriane Leal de Araújo, Hugo Martínez‐Rojano, Susana L Matias, Elizabeth M. McClure, See Ling Loy, Shams El Arifeen, Patrícia Helen de Carvalho Rondó, Bhim P Shrestha, Robin Shrestha, Delanjathan Devakumar, Shalean M. Collins, Andrew M. Prentice, Charles Mangani, Gabriela Chico‐Barba, Seth Adu‐Afarwuah, Tinku Thomas, Fereidoun Azizi, Henrik Friis, Yemane Berhane, Sajid Soofi, Anura V. Kurpad, Rinaldo Artes, Romaina Iqbal, Teija Kulmala, members of the GWG Pooling Project Consortium, Per Ashorn, Patrick Kolsteren, Pratibha Dwarkanath, Adam Bawa Yussif, Robin M. Bernstein, Juliana dos Santos Vaz, Yves Martin‐Prével, Sophie E. Moore, Reynaldo Martorell, Nur Indrawaty Lipoeto, Laura Beatríz López, Lieven Huybregts, Anna Lartey, Dongqing Wang, Elvira Beatriz Calvo, David Osrin, Barnabas Natamba, Ameyalli M. Rodríguez-Cano, Maíra Barreto Malta, Lingxia Zeng, Nianhong Yang, Manfred Accrombessi, Molin Wang, Naomi Saville, Siddharudha Shivalli, Dayana Rodrigues Farias, Guadalupe Estrada‐Gutiérrez, Alemayehu Worku, Anthony Costello, Valérie Briand, José Roberto da Silva, Samira Behboudi‐Gandevani, Yue Cheng, Qian Li, Nega Assefa, João Guilherme Bezerra Alves, Ahmed Tijani Bawah, Lotta Hallamaa, Amy Girard, Zhonghai Zhu, Exnevia Gomo, Otilia Perichart‐Perera, Gilberto Kac, Shama Munim, Dharma Manandhar, Usha Ramakrishnan, Joshua D. Miller, Sera L. Young

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésOverweightPercentileWeight gainBirth weightNormal weightGestational ageGestationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,000
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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