Impact of pre-pregnancy diabetes mellitus on congenital anomalies, Canada, 2002–2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of pre-pregnancy diabetes mellitus (DM) on the population birth prevalence of congenital anomalies in Canada. METHODS: We carried out a population-based study of all women who delivered in Canadian hospitals (except those in the province of Quebec) between April 2002 and March 2013 and their live-born infants with a birth weight of 500 grams or more and/or a gestational age of 22 weeks or more. Pre-pregnancy type 1 or type 2 DM was identified using ICD-10 diagnostic codes. The association between DM and all congenital anomalies as well as specific congenital anomaly categories was estimated using adjusted odds ratios; the impact was calculated as a population attributable risk percent (PAR%). RESULTS: There were 118,892 infants with a congenital anomaly among 2,839,680 live births (41.9 per 1000). While the prevalence of any congenital anomaly declined from 50.7 per 1000 live births in 2002/03 to 41.5 per 1000 in 2012/13, the corresponding PAR% for a congenital anomaly related to pre-pregnancy DM rose from 0.6% (95% confidence interval [CI]: 0.4-0.8) to 1.2% (95% CI: 0.9-1.4). Specifically, the PAR% for congenital cardiovascular defects increased from 2.3% (95% CI: 1.7-2.9) to 4.2% (95% CI: 3.5-4.9) and for gastrointestinal defects from 0.8% (95% CI: 0.2-1.9) to 1.4% (95% CI: 0.7-2.6) over the study period. CONCLUSION: Although there has been a relative decline in the prevalence of congenital anomalies in Canada, the proportion of congenital anomalies due to maternal pre-pregnancy DM has increased. Enhancement of preconception care initiatives for women with DM is recommended.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».