Motor vehicle crashes during pregnancy and cerebral palsy during infancy: a longitudinal cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the incidence of cerebral palsy among children born to mothers who had their pregnancy complicated by a motor vehicle crash. DESIGN: Retrospective longitudinal cohort analysis of children born from 1 April 2002 to 31 March 2012 in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Cases defined as pregnancies complicated by a motor vehicle crash and controls as remaining pregnancies with no crash. MAIN OUTCOME: Subsequent diagnosis of cerebral palsy by age 3 years. RESULTS: A total of 1 325 660 newborns were analysed, of whom 7933 were involved in a motor vehicle crash during pregnancy. A total of 2328 were subsequently diagnosed with cerebral palsy, equal to an absolute risk of 1.8 per 1000 newborns. For the entire cohort, motor vehicle crashes correlated with a 29% increased risk of subsequent cerebral palsy that was not statistically significant (95% CI -16 to +110, p=0.274). The increased risk was only significant for those with preterm birth who showed an 89% increased risk of subsequent cerebral palsy associated with a motor vehicle crash (95% CI +7 to +266, p=0.037). No significant increase was apparent for those with a term delivery (95% CI -62 to +79, p=0.510). A propensity score-matched analysis of preterm births (n=4384) yielded a 138% increased relative risk of cerebral palsy associated with a motor vehicle crash (95% CI +27 to +349, p=0.007), equal to an absolute increase of about 10.9 additional cases per 1000 newborns (18.2 vs 7.3, p=0.010). CONCLUSIONS: Motor vehicle crashes during pregnancy may be associated with an increased risk of cerebral palsy among the subgroup of cases with preterm birth. The increase highlights a specific role for traffic safety advice in prenatal care.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».