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Enregistrement W7073854406

Early Morbidity and Mortality Following In Utero Exposure to Selective Serotonin Reuptake Inhibitors: A population-based study in Western Australia

2012· article· en· W7073854406 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (University of Western Australia) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn uteroPregnancyDepression (economics)Serotonin reuptake inhibitorLongitudinal dataLongitudinal studyRecord linkage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The early years of life have a profound effect on a child’s devel-opmental pathway. The children born to mothers suffering from depression may be at risk of increased morbidity and mortality in the first years of life. Objective: The objective of this study was to investigate the hospital admis-sions and mortality of children whose mothers were dispensed a selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) during their pregnancy. Methods: This was a population-based study of all pregnancy events in Western Australia (WA) from 2002 to 2005. The study used linkable state health administrative data from the WA Data Linkage System (WADLS) and the national Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS), enabling birth out-comes, hospital admissions and deaths to be ascertained for the children of women dispensed an SSRI during their pregnancy. Results: There were 3764 children born to 3703 women who had been dis-pensed an SSRI during their pregnancy (3.8 % of all pregnancies in WA, 2002–5), and 94 561 children born to 92 995 women who had not been dis-

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)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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