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Enregistrement W2034670498 · doi:10.2174/15748863112079990011

Epidemiology of Major Congenital Malformations with Specific Focus on Teratogens

2013· review· en· W2034670498 sur OpenAlexafffund
Sonia Chaabane, Anick Bérard

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Safety · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEpidemiologyTeratologyCongenital malformationsEnvironmental healthPregnancyPediatricsGestationPathologyGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major congenital malformations (MCMs) are a significant cause of infant morbidity and mortality and constitute an important societal and economic burden. METHODS: We conducted a literature review to synthesize current evidence on MCMs. Specific objectives were to: 1) summarize internationally reported prevalence of MCMs based on registries and surveillance systems; 2) describe the epidemiology of different MCM types including critical periods and causative factors; 3) to identify the role played by principal known teratogens on the increase in the risk of MCMs; and 4) determine challenges associated with the epidemiologic assessment of potential risk factors for MCMs as well as potential preventive measures. RESULTS: It is estimated that 7.9 million infants worldwide are born every year with a MCM, yet there is considerable variation in reported rates across countries. This may be attributable to varying definitions arising from heterogeneity among different classes with respect to critical periods for embryogenesis and organogenesis. There is also substantial etiologic heterogeneity among MCMs classes that potentially contribute to challenges in epidemiologic studies. Modifiable factors such as pharmacologic exposures have received considerable attention and a number of drugs have been shown to be teratogenic including folic acid antagonists, angiotensin converting enzyme inhibitors, antidepressants, anticonvulsants, coumarin derivatives and retinoids including isotretinoin. CONCLUSION: The majority of MCMs are due to unexplained causes. Other contributing factors include genetics, environmental factors, multifactorial inheritance, maternal-related conditions, and maternal drug or chemical exposure. However, there remains a need to better understand the epidemiology of MCMs when studying drug effect during gestation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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