Congenital anomalies of the kidney and the urinary tract: A murmansk county birth registry study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital anomalies of the kidney and the urinary tract (CAKUTs) are relatively common birth defects. The combined prevalence in Europe was 3.3 per 1000 in 2012. The risk factors for these anomalies are not clearly identified. The aims of our study were to calculate the birth prevalences of urinary malformations in Murmansk County during 2006 to 2011 and to investigate related prenatal risk factors. METHODS: The Murmansk County Birth Registry was the primary source of information and our study included 50,936 singletons in the examination of structure, prevalence and proportional distribution of CAKUTs. The multivariate analyses of risk factors involved 39,322 newborns. RESULTS: The prevalence of CAKUTs was 4.0 per 1000 newborns (95% confidence interval [CI], 3.4-4.5) and did not change during the study period. The most prevalent malformation was congenital hydronephrosis (14.2% of all cases). Diabetes mellitus or gestational diabetes (odds ratio [OR] = 4.77; 95% CI, 1.16-19.65), acute infections while pregnant (OR = 1.83; 95% CI, 1.14-2.94), the use of medication during pregnancy (OR = 2.03; 95% CI, 1.44-2.82), and conception during the summer (OR = 1.75; 95% CI 1.15-2.66) were significantly associated with higher risk of CAKUTs. CONCLUSION: The overall fourfold enhancement of the occurrence of urinary malformations in Murmansk County for the 2006 to 2011 period showed little annual dependence. During pregnancy, use of medications, infections, pre-existing diabetes mellitus, or gestational diabetes were associated with increased risk of these anomalies, as was conception during summer. Our findings have direct applications in improving prenatal care in Murmansk County and establishing targets for prenatal screening and women's consultations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».