Understanding severe maternal morbidity in women pregnant by in vitro fertilization: a population-based cohort study of the Better Outcomes Registry & Network (BORN) Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of in vitro fertilization (IVF) to achieve pregnancy increases the risk of severe maternal morbidity (SMM) -a composite outcome of severe "near miss" complications occurring at deliverycompared with unassisted pregnancy conception.Whether the elevated risk is due to infertility, maternal or paternal factors, or the treatment itself is unclear.It is plausible that the process of controlled ovarian stimulation (COS) used as part of a fresh embryo transfer (ET) cycle may contribute to this risk, mediated by high levels of estrogen and its possible impact on the endometrial lining and the vascular endothelium.this adventure has provided me with the skills and confidence needed to complete this work.She encouraged me to trust in my abilities acquired throughout my master's courses and apply them to my research.Her mentorship truly enriched my experience.I am also indebted to Dr. Deshayne Fell for her counsel during my master's journey.Her kindness and patience as she helped me master SAS software and navigate the world of big data were invaluable.Despite her busy schedule, Dr. Fell always made herself available to me when needed, for which I am deeply grateful.To my committee member, Dr. Olga Basso, I am grateful for her valuable content and statistical expertise throughout this process.I would also like to extend
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».