Phocomelia: A worldwide descriptive epidemiologic study in a large series of cases from the International Clearinghouse for Birth Defects Surveillance and Research, and overview of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic data on phocomelia are scarce. This study presents an epidemiologic analysis of the largest series of phocomelia cases known to date. Data were provided by 19 birth defect surveillance programs, all members of the International Clearinghouse for Birth Defects Surveillance and Research. Depending on the program, data corresponded to a period from 1968 through 2006. A total of 22,740,933 live births, stillbirths and, for some programs, elective terminations of pregnancy for fetal anomaly (ETOPFA) were monitored. After a detailed review of clinical data, only true phocomelia cases were included. Descriptive data are presented and additional analyses compared isolated cases with those with multiple congenital anomalies (MCA), excluding syndromes. We also briefly compared congenital anomalies associated with nonsyndromic phocomelia with those presented with amelia, another rare severe congenital limb defect. A total of 141 phocomelia cases registered gave an overall total prevalence of 0.62 per 100,000 births (95% confidence interval: 0.52-0.73). Three programs (Australia Victoria, South America ECLAMC, Italy North East) had significantly different prevalence estimates. Most cases (53.2%) had isolated phocomelia, while 9.9% had syndromes. Most nonsyndromic cases were monomelic (55.9%), with an excess of left (64.9%) and upper limb (64.9%) involvement. Most nonsyndromic cases (66.9%) were live births; most isolated cases (57.9%) weighed more than 2,499 g; most MCA (60.7%) weighed less than 2,500 g, and were more likely stillbirths (30.8%) or ETOPFA (15.4%) than isolated cases. The most common associated defects were musculoskeletal, cardiac, and intestinal. Epidemiological differences between phocomelia and amelia highlighted possible differences in their causes.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».