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Enregistrement W2075874074 · doi:10.1159/000074066

An Association of Maternal Age and Birth Weight with End-Stage Renal Disease in Saskatchewan. Sub-Analysis of Registered Indians and Those with Diabetes

2003· article· en· W2075874074 sur OpenAlexaffabout
Roland Dyck, Helena Klomp, Leonard Tan, Mary Rose Stang

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Nephrology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensSaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBirth weightEnd stage renal diseaseConfidence intervalPopulationGestational ageDiabetes mellitusLow birth weightOffspringPregnancyDiseaseObstetricsInternal medicinePediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To determine links between birth related factors and end-stage renal disease (ESRD). METHODS: This 1:3 age, sex, and source population (registered Indians [SkRI] and other Saskatchewan people [OSkP]) matched case-control study, compared maternal age and parity, gestational age, low birth weight (LBW), and high birth weight (HBW), between subjects with and without ESRD. RESULTS: Of 1,162 subjects, 277 cases (48 SkRI and 229 OSkP) and 601 controls (112 SkRI and 489 OSkP) had birth weight information. A trend for increased LBW rates occurred among SkRI and OSkP cases compared to controls (10.4 vs. 5.3% and 6.6 vs. 4.3%), and was significant for OSkP female cases (OR 3.66; 95% confidence interval [CI] 1.05, 12.73). Higher HBW rates occurred in SkRI cases (14.6% compared to 11.6% controls; N/S), and 3/5 female SkRI diabetic ESRD (DESRD) cases were over 3,750 g compared to 1/14 controls (p < 0.05). Only maternal age >/=30 years was an independent predictor for ESRD, particularly for OSkP non-DESRD cases (OR 2.45; 95% CI 1.03, 5.8). Cases with older mothers had lower mean birth weights than controls (3,236 vs. 3,434 g; p = 0.005). CONCLUSIONS: Older maternal age may predispose offspring to ESRD through mechanisms that differ for DESRD versus non-DESRD, and that may relate to ethnicity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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