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Enregistrement W2941793978 · doi:10.1186/s40949-019-0023-8

Patterns, prevalence, risk factors, and survival of newborns with congenital heart defects in a Saudi population: a three-year, cohort case-control study

2019· article· en· W2941793978 sur OpenAlexaff
Muhammad Ali Majeed‐Saidan, Merna Atiyah, Amer Ammari, Amal Alhashem, Maha S. Al Rakaf, Mohamed M. Shoukri, Ester Garne, Ahmed M Kurdi

Notice bibliographique

RevueJournal of Congenital Cardiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and Technology
Mots-clésMedicinePediatricsPopulationCohortProspective cohort studyCohort studyObstetricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital heart defects (CHD) are the most common types of birth defects. The prevalence of CHD, mostly from retrospective studies, ranges between 2.1 and 10.7/1000 live births. For physicians to provide appropriate health care, it is important to know the prevalence of CHD within their patient populations. In this prospective study, we assessed the prevalence, risk factors, types, and survival of CHD among babies born to Saudi mothers over a three-year period. In this prospective cohort study, all women delivered at Prince Sultan Military Medical City, Saudi Arabia over a three-year period and were recruited during their antenatal care visits or at delivery. Antenatal foetal anomaly scan, postnatal clinical examination, echocardiography, cardiac catheterization, and follow-up to 2 years of age were used to assess the patterns, prevalence, and survival of babies with CHD. A case-control study was nested within the original cohort to assess risk factors for CHD. Of 28,646 eligible births, 424 babies were diagnosed with CHD (14.8/1000 births), and 91 of these babies had severe CHD (3.2/1000 births). Associated non-cardiac anomalies were found in 40.1% (170 of 424) of these babies. Trisomy 21 was the most frequent chromosomal anomaly. Within the first 2 years of life, 74 of 424 babies died (17.4%). Among mothers with infants who had CHD without associated non-cardiac anomalies, risk factors for CHD included maternal age ≥ 31 years, body mass index ≥30, insulin-dependent diabetes, and an occupation of an unemployed housewife. In the Saudi population we studied, the prevalence of CHD was higher than reported in other populations in the Middle East and in Europe. Plans to ameliorate modifiable risk factors and improve prenatal diagnosis of CHD are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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