Major Congenital Anomalies: A New Rising Tide of Concern to the Health System
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: WHO has considered Major Congenital Anomalies (MCA) as a recognizable cause of morbidity and mortality in infants and children under five years of age. Method: This is a descriptive study of antenatal MCA over 10 years period from January 2009 to December 2018. All data were analyzed statistically using STATA software (Stata Corporation, College Station, TX). Results: During the study period, there were 147563 patients. Of which, 1502 cases found to have major congenital anomalies, among them 947 (63.05 %) fetuses with isolated major anomalies and 555 cases (36.95%) with MCA. The average antenatal prevalence of MCA for 10 years was 10.1 per 1000 pregnancies. The mean gestational age during the first visit was 27(5.5) weeks with range from 10 to 40 weeks. The maternal age was 30 (6.0) years. Coexisting maternal factors were observed in 481 (32%) of patients including gestational diabetes (8.8%), maternal age (6.59%) and recurrent early pregnancy loss (7.12%). Nervous system was the most common (29%) abnormalities observed and cardiothoracic system (24.9%) was the second most common. Perinatal outcomes showed that 9.6 % had early neonatal death, 19% had still births and 4 % had neonatal death. The perinatal mortality rate was 32.6% among fetuses with major congenital anomalies. Conclusions: The prevalence of major congenital anomalies in our papulation is double the international figures. This study emphasizes the need of national surveillance system and database for congenital anomalies and efforts should be focused in rising awareness of the occurrence and risk factors of congenital anomalies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».