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Record W2235421888 · doi:10.71781/4605

Asthma during Pregnancy

2009· dissertation· en· W2235421888 on OpenAlexfundvenueaboutno aff
Faranak Firoozi

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicPregnancy and Medication Impact
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchMcGill UniversityAstraZeneca
KeywordsAsthmaMedicinePregnancyLow birth weightCohortPopulationGestational ageObstetricsPediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’asthme est connu comme l’une des maladies chroniques les plus fréquentes chez la femme enceinte avec une prévalence de 4 à 8%. La prévalence élevée de l’asthme fait en sorte qu’on se préoccupe de l’impact de la grossesse sur l’asthme et de l’impact de l’asthme sur les issus de la grossesse. La littérature présente des résultats conflictuels concernant l’impact de l’asthme maternel sur les issus périnatales comme les naissances prématurées, les bébés de petit poids et les bébés de petit poids pour l’âge gestationnel (PPGA). De plus, les données scientifiques sont rares concernant l’impact de la sévérité et de la maîtrise de l’asthme durant la grossesse sur les issus périnatales. Donc, nous avons mené cinq études pour réaliser les objectifs suivants: 1. Le développement et la validation de deux indexes pour mesurer la sévérité et la maîtrise de l’asthme. 2. L’évaluation de l’impact du sexe du fœtus sur le risque d’exacerbation de l’asthme maternel et l’utilisation de médicaments antiasthmatiques durant la grossesse; 3. L’évaluation de l’impact de l’asthme maternel sur les issus périnatales; 4. L’évaluation de l’impact de la sévérité de l’asthme maternel durant la grossesse sur les issus périnatales; 5. L’évaluation de l’impact de la maîtrise de l’asthme maternel durant la grossesse sur les issus périnatales. Pour réaliser ces projets de recherche, nous avons travaillé avec une large cohorte de grossesse reconstruite à partir du croisement de trois banques de données administratives du Québec recouvrant la période entre 1990 et 2002. Pour les trois dernières études, nous avons utilisé un devis de cohorte à deux phases d’échantillonnage pour obtenir, à l’aide d’un questionnaire postal, des informations complémentaires qui ne se trouvaient pas dans les banques de données, comme la consommation de cigarettes et d’alcool pendant la grossesse. Nous n’avons trouvé aucune différence significative entre les mères de fétus féminins et de fétus masculins pour les exacerbations de l’asthme pendant la grossesse (aRR=1.02; IC 95%: 0.92 to 1.14). Par contre, nous avons trouvé que le risque de bébé PPGA (OR: 1.27, IC 95%: 1.14-1.41), de bébé de petit poids (OR: 1.41, IC 95%:1.22-1.63) et de naissance prématurée (OR: 1.64, IC 95%:1.46-1.83) était significativement plus élevés chez les femmes asthmatiques que chez les femmes non asthmatiques. De plus, nous avons démontré que le risque d’un bébé PPAG était significativement plus élevé chez les femmes avec un asthme sévère (OR:1.48, IC 95%: 1.15-1.91) et modéré (OR: 1.30, IC 95%:1.10-1.55) que chez les femmes qui avaient un asthme léger. Nous avons aussi observé que les femmes qui avaient un asthme bien maîtrisé durant la grossesse étaient significativement plus à risque d’avoir un bébé PPAG (OR:1.28, IC 95%: 1.15-1.43), un bébé de petit poids (OR: 1.42, IC 95%:1.22-1.66), et un bébé prématuré (OR: 1.63, IC 95%:1.46-1.83) que les femmes non asthmatiques. D’après nos résultats, toutes les femmes asthmatiques même celles qui ont un asthme bien maîtrisé doivent être suivies de près durant la grossesse car elles courent un risque plus élevé d’avoir des issus de grossesses défavorables pour leur nouveau-né.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.170 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes3
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