The Application of A Priori Algorithms in Determining the Relationship Between Maternal Age and Pregnancy Conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy is an important phase in a woman's life that can affect the condition of the pregnancy, including the age of the mother. The age of the mother during pregnancy is often associated with certain complications, such as premature birth, preeclampsia, and fetal development disorders. Based on health data, women who are too young or too old are more likely to experience complications such as bleeding, hypertension during pregnancy, and infections during pregnancy compared to women of ideal reproductive age (20–35 years). Dr. Edward Binjai Clinic is one of the health facilities that provides services to pregnant women, including monitoring pregnancy conditions and treating complications. Until now, medical personnel at the clinic have treated patients based on experience and general protocols without a system that automatically analyzes historical patient data to find the relationship between maternal age and pregnancy risk. As a result, prevention of complications such as preeclampsia, premature birth, or pregnancy hypertension is still less than optimal. Data processing using the Apriori algorithm showed that out of 30 rules formed, there was a best rule with the highest support value of 30% and confidence of 100%. This proves that the relationship between maternal age and pregnancy conditions has a clear pattern and can be used as a basis for developing maternal health strategies, especially for vulnerable age groups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle