Risk Factors for hypospadias in Northwest Russia: A Murmansk County Birth Registry Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypospadias is the most common congenital anomaly of the penis, but its causes are mainly unknown. Of the risk factors identified, the most plausible are hormonal and genetic. The aim of this study was to identify risk factors for hypospadias in Northwest Russia based on registry data. METHODS: The study population included male infants registered in the Murmansk County Birth Registry between 1 January 2006 and 31 December 2011 (n = 25 475). These infants were followed-up for 2 years using the Murmansk Regional Congenital Defects Registry to identify cases of hypospadias not diagnosed at birth. We used logistic regression analysis to examine the contributions of hypospadias risk factors. RESULTS: Out of 25 475 male infants born during the study period, 148 had isolated hypospadias. The overall prevalence rate was 54.2 (95% CI 53.6-54.8) per 10 000 male infants. Those born to mothers with preeclampsia (OR = 1.65; 95% CI 1.03-2.66) or infant birthweight < 2500 g (OR = 2.06; 95% CI 1.18-3.60) exhibited increased risk for hypospadias. Maternal age, smoking during pregnancy, folic acid intake during pregnancy or hepatitis B surface antigen positivity did not associate with increased risk of hypospadias. CONCLUSIONS: Combining data from a birth registry with those from a congenital defects registry provided optimal information about the prevalence of hypospadias and its association with low infant birthweight and preeclampsia. These factors have in common changes in hormone levels during pregnancy, which in turn may have contributed to hypospadias development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».