Epidemiology of Major Congenital Malformations with Specific Focus on Teratogens
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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 découle