The Insufficient follow up of the women at the beginning of their pregnancy
Bibliographic record
Abstract
Notre travail s est attaché à identifier et décrire les motifs médicaux, environnementaux, socio-économiques et culturels à l origine de l insuffisance du suivi médical des femmes au début de leur grossesse. Nous avons mené une étude qualitative dans le département du Val de Marne, sous forme d entretiens semi structurés réalisés avec vingt quatre femmes enceintes volontaires ; le critère d inclusion était la non réalisation de la première échographie obstétricale avant quatorze semaines d aménorrhée. Notre étude a mis en évidence trois catégories de motifs expliquant l insuffisance du suivi : les caractéristiques socio-démographiques des femmes rencontrées (jeune âge, origine étrangère, situation sociale précaire, difficultés financières, absence d emploi, logement précaire) ; le fonctionnement du système de soins (méconnaissance de l existence des centres de protection maternelle et infantile, des dates auxquelles les examens doivent être réalisés, délais d obtention des rendez-vous pour les différents acteurs du système de soins, non prescription de l échographie par le médecin généraliste, refus de réalisation de l'échographie à une femme bénéficiaire de la CMU ou enceinte de plus de trois mois) ; le vécu de la grossesse (femmes n ayant pas de projet de maternité, ayant initialement pensé effectuer une IVG, en échec de contraception, présentant des troubles du cycle, craignant l examen gynécologique, retardant l annonce de la grossesse à l entourage, en difficulté de couple, isolées socialement) . Nous avons montré que ces catégories étaient souvent associées, avec des motifs multiples pour chacune des situations étudiées. Les réponses permettant d améliorer le défaut de suivi doivent donc être globales, prenant en compte l ensemble des problématiques pour pouvoir être efficaces
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".