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Record W7001790548

Les issues périnatales des femmes avec prééclampsie récidivante : une étude rétrospective

2014· other· fr· W7001790548 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicHealthcare Technology and Patient Monitoring
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysical activityVenous pressureMedium term
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

OBJECTIF: Évaluer si la prééclampsie (PE) récidivante présente un taux de prématurité (< 37 semaines de gestation) plus élevé qu'une première PE. Les critères de jugement secondaires étaient le retard de croissance intra-utérin (RCIU) et la morbidité maternelle. MÉTHODES: Il s'agit d'une étude rétrospective de cohorte conduite sur 383 femmes avec un diagnostic de prééclampsie et ayant accouché au CHU Sainte-Justine à Montréal (Canada) entre 2001 et 2011. Parmi elles, 128 ont développé une récidive de PE à la grossesse successive. RÉSULTATS: Chez les femmes récidivantes (n = 128), les taux de prématurité et de RCIU étaient similaires dans les 2 épisodes de PE, bien que plus atteintes d'hypertension chronique (p = 0.001) et de diabète gestationnel (p = 0.021) dans leur seconde PE. Comparativement aux femmes non récidivantes (n = 255), les récidivantes (n = 128) présentaient, à leur première PE, un profil clinique caractérisé par un taux élevé de PE sévère (p < 0.001), éclampsie et critères adverses (p = 0.007). Le risque relatif de récidive de PE chez une femme avec ce profil clinique à sa première PE a été évalué à 1, 60 (95%IC: 1, 17 – 2, 18). CONCLUSION: La récidive de PE est associée à des taux similairement élevés de prématurité et de RCIU comparativement à la première PE. Les femmes qui à leur première PE ont un profil clinique défini par prééclampsie sévère, éclampsie ou présence de critères adverses sont plus à risque de récidive de PE à la grossesse subséquente. Mots clés: prééclampsie, récidive, issues périnatales, prématurité

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.839
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.008

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 head0.097
GPT teacher head0.401
Teacher spread0.304 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicHealthcare Technology and Patient MonitoringFrench-language works237,207