Under-reporting of major birth defects in Northwest Russia: a registry-based study
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to assess the prevalence of selected major birth defects, based on data from two medical registries in Murmansk County, and compare the observed rates with those available for Norway and Arkhangelsk County, Northwest Russia. It included all newborns (≥22 completed weeks of gestation) registered in the Murmansk County Birth Registry (MCBR) and born between 1 January 2006 and 31 December 2009 (n=35,417). The infants were followed-up post-partum for 2 years through direct linkage to the Murmansk Regional Congenital Defects Registry (MRCDR). Birth defects identified and confirmed in both registries constituted the "cases" and corresponded to one or more of the 21 birth defect types reportable to health authorities in Moscow. The overall prevalence of major birth defects recorded in the MRCDR was 50/10,000 before linkage and 77/10,000 after linkage with the MCBR. Routine under-reporting to the MRCDR of 40% cases was evident. This study demonstrates that birth registry data improved case ascertainment and official prevalence assessments and reduced the potential of under-reporting by physicians. The direct linkage of the two registries revealed that hypospadias cases were the most prevalent among the major birth defects in Murmansk County. ABBREVIATIONS: ICD-10, International Classification of Diseases, 10th revision; MCBR, Murmansk County Birth Registry; MRCDR, Murmansk Regional Congenital Defects Registry; MGC, Murmansk Genetics Center.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».