MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2750731742 · doi:10.1080/22423982.2017.1366785

Under-reporting of major birth defects in Northwest Russia: a registry-based study

2017· article· en· W2750731742 sur OpenAlexaff
Anton A. Kovalenko, Tormod Brenn, Evert Nieboer, Alexandra Krettek, Erik Eik Anda

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversitetet i Tromsø
Mots-clésGeographyDemographyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Circumpolar HealthMême sujetFolate and B Vitamins ResearchTravaux en français237 207