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Enregistrement W2150245924 · doi:10.1111/ppe.12174

Do the Causes of Infertility Play a Direct Role in the Aetiology of Preterm Birth?

2015· article· en· W2150245924 sur OpenAlexafffundabout
Carmen Messerlian, Robert W. Platt, Barış Ata, Seang Lin Tan, Olga Basso

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInfertilityObstetricsCohortAssisted reproductive technologyPremature birthCohort studyEtiologyLow birth weightGynecologyPregnancyGestational ageInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is well established that singletons born of assisted reproductive technology are at higher risk of preterm birth and other adverse outcomes. What remains unclear is whether the increased risk is attributable to the effects of the treatment alone or whether the underlying causes of infertility also play a role. The aim of this study was to examine whether any of the six categories of causes of infertility were associated with a direct effect on preterm birth using causal mediation analysis. METHODS: We assembled a hospital-based cohort of births delivered at a large tertiary care hospital in Montreal, Canada between 2001 and 2007. Causes of infertility were ascertained through a clinical database and medical chart abstraction. We employed marginal structural models (MSM) to estimate the controlled direct effect of each cause of infertility on preterm birth compared with couples without the cause under examination. RESULTS: The final study cohort comprised 18,598 singleton and twin pregnancies, including 1689 in couples with ascertained infertility. MSM results suggested no significant direct effect for any of the six categories of causes. However, power was limited in smaller subgroup analyses, and a possible direct effect for uterine abnormalities (e.g. fibroids and malformations) could not be ruled out. CONCLUSION: In this cohort, most of the increased risk of preterm birth appeared to be explained by maternal characteristics (such as age, body mass index, and education) and by assisted reproduction. If these findings are corroborated, physicians should consider these risks when counselling patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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