Determinants of survival in children with congenital abnormalities: A long-term population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Today more children with birth defects survive early childhood because of improved medical care; however, little information is available about patterns of long-term mortality and survival in this population. In particular, it is not clear whether other birth characteristics, apart from birth defects, have any role in their mortality. METHODS: Two large cohorts of children with and without birth defects were followed for up to 17 years. More than 45,000 children with birth defects, and 45,000 matched children without birth defects born in Ontario between 1979 and 1986 were followed. Throughout the study period long-term survival rates and the risk of death were compared between the 2 cohorts. Birth characteristics were also examined to determine their effect on the risk of death. RESULTS: During the study the deaths of 3620 and 301 children with and without birth defects, respectively, were recorded, indicating that those with birth defects had a 13 times higher rate of mortality (relative risk [RR], 12.9, 95% confidence interval [CI], 12.1-13.7). Mortality rates in the birth-defects cohort remained higher even after 10-15 years. In both groups children of low gestational age and low birth weight had a higher risk of death. There was a strong dose-response relationship between the number of defects and the risk of death. CONCLUSIONS: Children born with abnormalities face many challenges throughout their lifetimes. If they survive the high mortality risk of the first year of life, they still have to face the considerably higher risk of death in the years to come. In addition to birth defects, other birth characteristics play an independent role in their mortality. These indicators could be used to identify high-risk children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».