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Enregistrement W631850519 · doi:10.71781/4962

Exposition à la caféine durant la grossesse : les facteurs prédictifs de la consommation et association aux issues indésirables de grossesse

2013· dissertation· fr· W631850519 sur OpenAlexaboutno aff
Rihab Gamaoun

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Plusieurs études ont été menées sur le risque d’issus indésirables de grossesse associé à la prise de caféine durant la grossesse; cependant aucune étude n'a encore été réalisée sur les facteurs prédictifs de cette exposition. Pourtant, une prise en considération de ces facteurs augmenterait l’efficacité des recommandations nutritionnelles à ce sujet. En outre, peu d'études ont évalué le risque de nouveau-nés petits pour l'âge gestationnel (PAG) comparé aux autres issues indésirables de grossesse. OBJECTIFS: 1) Déterminer la fréquence de la consommation de caféine durant la grossesse et ses facteurs prédictifs ; 2) quantifier l’association de cette exposition au risque de (PAG). MÉTHODE: 3458 participantes ont été sélectionnées aléatoirement dans le Registre Québécois des Grossesses (RQG) créé par l’appariement de trois banques de données administratives : RAMQ, MED–ÉCHO et ISQ. Des analyses statistiques ont permis d’étudier les facteurs prédictifs de cette utilisation et une étude cas-témoins a permis de quantifier le risque de (PAG) qui lui est associé. RÉSULTATS: 87,3% des participantes consommaient de la caféine avant leur grossesse et 71,4% durant. L'âge maternel avancé, le tabagisme, l'hypertension et les hospitalisations avant la grossesse sont des facteurs prédictifs de la consommation de caféine durant la grossesse. Une augmentation de 20% de risque de PAG a été observée [OR = 1,19; 95% IC (1,01–1,40)]. CONCLUSION: La consommation de caféine pendant la grossesse est répandue et la sécurité de cette utilisation doit être questionnée. Nos résultats suggèrent que la consommation de caféine durant la grossesse augmenterait le risque de PAG.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,381
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 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'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
Publié2013
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