Maternal Substance Abuse and the Later Risk of Fractures in Offspring: L’abus maternel de substances et le risque ultérieur de fractures chez les enfants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the association of maternal illicit drug abuse before or during pregnancy with future fractures in offspring. METHODS: We performed a longitudinal cohort study of 792,022 infants born in hospitals of Quebec, Canada, between 2006 and 2016, with 5,457,634 person-years of follow-up. The main exposure was maternal substance abuse before or during pregnancy, including cocaine, opioid, cannabis, and other illicit drugs. The main outcome measure was hospitalization for traumatic fracture in offspring up to 12 years of age. We used adjusted Cox regression models to compute hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association of maternal drug abuse with the subsequent risk of fracture in children. RESULTS: The incidence of child fractures was higher for maternal illicit drug abuse than no drug abuse (21.2 vs. 15.4 per 10,000 person-years). Maternal drug abuse before or during pregnancy was associated with 2.35 times the risk of assault-related fractures (95% CI, 1.29 to 4.27) and 2.21 times the risk of transport accident-related fractures (95% CI, 1.34 to 3.66), compared with no drug abuse. Associations were strongest before 6 months of age for assault-related fractures (HR = 2.14; 95% CI, 0.97 to 4.72) and after 6 years for transport-related fractures (HR = 2.86; 95% CI, 1.35 to 6.05). Compared with no drug abuse, associations with assault and transport-related fractures were elevated for all drugs including cocaine, opioids, and cannabis. CONCLUSIONS: Maternal illicit drug abuse is associated with future child fractures due to assault and transport accidents.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».