A comparison of the prevalence of prenatal alcohol exposure obtained via maternal self-reports versus meconium testing: a systematic literature review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal self-reports, used for the detection of prenatal alcohol exposure (PAE), may lack validity, necessitating the use of an objective biomarker. The detection of fatty acid ethyl esters (products of non-oxidative ethanol metabolism) in meconium has been established as a novel biomarker of PAE. The purpose of the current study was to compare the prevalence of PAE as reported via maternal self-reports with the results of meconium testing, and to quantify the disparity between these two methods. METHODS: A systematic literature search for studies reporting on the prevalence of PAE, using maternal self-reports in combination with meconium testing, was conducted using multiple electronic bibliographic databases. Pooled prevalence estimates and 95% confidence intervals (CI) were calculated based on eight studies, using the Mantel-Haenszel method, assuming a random effects model. A random effects meta-regression was performed to test for a difference. RESULTS: The pooled prevalence of PAE as measured by meconium testing was 4.26 (95% CI: 1.34-13.57) times the pooled prevalence of PAE as measured by maternal self-reports. Large variations across the studies in regard to the difference between estimates obtained from maternal self-reports and those obtained from meconium testing were observed. CONCLUSIONS: If maternal self-reports are the sole information source upon which health care professionals rely, a number of infants who were prenatally exposed to alcohol are not being recognized as such. However, further research is needed in order to validate existing biomarkers, as well as discover new biomarkers, for the detection of PAE.
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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 | 0,020 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».