Notice bibliographique
Résumé
Introduction: To study whether breech presentation is a risk factor for cerebral palsy (CP).Patients and method: Perinatal data from 81 277 children born in breech, transversal, or vertex presentation in Moldova during 2009 to 2010 were retrieved from the National Statistical Data Moldova between July 1st, 2016 to September 30th, 2017.Data on 351 children with CP were identified.Logistic regression analyses were applied to calculate crude and adjusted odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) for CP among children born in breech, using children born in vertex presentation as a dependent variable.Results: Among 351 children with complete data diagnosed with CP (39% females), 26% had unilateral CP, 54% had bilateral CP, 13% had dyskinetic CP, and 5% had ataxic CP, while 2% were unclassified.Among children born in breech, the OR for CP was 3.6 (95% CI 2.3-5.3).The increased risk was marginally reduced when adjusted for plurality and preterm birth OR 3.2 (95% CI 2.1-5).However, among singletons born in breech by vaginal delivery at term, the OR for CP was 3.8 (95% CI 1.7-8.4).Severity or subtype of CP did not differ between breech and vertex presentation.Conclusion: Breech delivery is a significant risk factor for CP among children born in Moldova, in particular in singletons born by vaginal delivery at term. Poster presentation 2Risk factors of seizure recurrence after antiepileptic drug removal
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,606 | 0,380 |
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 ».