Association of maternal chronic disease with risk of congenital heart disease in offspring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information about known risk factors for congenital heart disease is scarce. In this population-based study, we aimed to investigate the relation between maternal chronic disease and congenital heart disease in offspring. METHODS: The study cohort consisted of 1 387 650 live births from 2004 to 2010. We identified chronic disease in mothers and mild and severe forms of congenital heart disease in their offspring from Taiwan's National Health Insurance medical claims. We used multivariable logistic regression analysis to assess the associations of all cases and specific types of congenital heart disease with various maternal chronic diseases. RESULTS: For mothers with the following chronic diseases, the overall prevalence of congenital heart disease in their children was significantly higher than for mothers without these diseases: diabetes mellitus type 1 (adjusted odds ratio [OR] 2.32, 95% confidence interval [CI] 1.66-3.25), diabetes mellitus type 2 (adjusted OR 2.85, 95% CI 2.60-3.12), hypertension (adjusted OR 1.87, 95% CI 1.69-2.07), congenital heart defects (adjusted OR 3.05, 95% CI 2.45-3.80), anemia (adjusted OR 1.31, 95% CI 1.25-1.38), connective tissue disorders (adjusted OR 1.39, 95% CI 1.19-1.62), epilepsy (adjusted OR 1.37, 95% CI 1.08-1.74) and mood disorders (adjusted OR 1.25, 95% CI 1.11-1.41). The same pattern held for mild forms of congenital heart disease. A higher prevalence of severe congenital heart disease was seen only among offspring of mothers with congenital heart defects or type 2 diabetes. INTERPRETATION: The children of women with several kinds of chronic disease appear to be at risk for congenital heart disease. Preconception counselling and optimum treatment of pregnant women with chronic disease would seem prudent.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».