Decreasing Incidence of Palatoplasty in the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cleft palate is amongst the most common birth defect across the world. Although its etiology is multifactorial, including genetic and environmental contributors, the investigators were interested in exploring whether its incidence was changing over time. METHODS: The Nationwide Inpatient Sample database, the largest publically available healthcare database in the United States, was used to identify all primary palatoplasties performed under 2 years of age and births which occurred over a 17-year period from 1999 to 2015. The change in rate of palatoplasties and overall maternal demographics were assessed longitudinally using the chi-squared test. Significance level was set at P < 0.001. RESULTS: A total of 13,808,795 pregnancies were reviewed during the time period, from 1999 to 2015, inclusively. A total of 10,567 primary palatoplasties were performed in that period of time reflecting an overall rate of 7.7 palatoplasties per 10,000 deliveries. Palatoplasty rates decreased across the study period from 9.5 per 10,000 in 1999 to 7.1 per 10,000 died/delivered pregnancies in 2015 which corresponds to an average compounded year-to-year decrease of 1.76%, P < 0.001. CONCLUSIONS: The rate of primary palatoplasties, as a proxy for the rate of cleft palate prevalence, has been significantly decreasing over the last 2 decades and may represent improvements in early diagnosis in pregnancy, changing genetic or racial demographics, and/or environmental factors such as decreased maternal smoking in the US population. Future research may be directed at better understanding the definitive etiology of this decreasing prevalence of children undergoing primary cleft palate repairs in the United States.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 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 ».