Epidemiologic Tools to Study the Influence of Environmental Factors on Fecundity and Pregnancy-related Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Adverse pregnancy outcomes entail a large health burden for the mother and offspring; a part of it might be avoided by better understanding the role of environmental factors in their etiology. Our aims were to review the assessment tools to characterize fecundity troubles and pregnancy-related outcomes in human populations and their sensitivity to environmental factors. For each outcome, we reviewed the possible study designs, main sources of bias, and their suggested cures. In terms of study design, for most pregnancy outcomes, cohorts with recruitment early during or even before pregnancy allow efficient characterization of pregnancy-related events, time-varying confounders, and in utero exposures that may impact birth outcomes and child health. Studies on congenital anomalies require specific designs, assessment of anomalies in medical pregnancy terminations, and, for congenital anomalies diagnosed postnatally, follow-up during several months after birth. Statistical analyses should take into account environmental exposures during the relevant time windows; survival models are an appropriate approach for fecundity, fetal loss, and gestational duration/preterm delivery. Analysis of gestational duration could distinguish pregnancies according to delivery induction (and possibly pregnancy-related conditions). In conclusion, careful design and analysis are required to better characterize environmental effects on human reproduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».