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Enregistrement W4297474456 · doi:10.3389/fphar.2022.904885

Medically assisted reproduction and the risk of being born small and very small for gestational age: Assessing prematurity status as an effect modifier

2022· article· en· W4297474456 sur OpenAlexaffabout
Jessica Gorgui, Odile Sheehy, Jacquetta M. Trasler, Anick Bérard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmall for gestational ageReproductionMedicineGestational ageObstetricsPregnancyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, the use of medically assisted reproduction (MAR) has steadily increased but controversy remains with regards to its risks. We aimed to quantify the risk of being born small for gestational age (SGA) and very SGA (VSGA) associated with MARs overall and by type, namely ovarian stimulators (OS) and assisted reproductive technology (ART). We conducted a cohort study within the Quebec Pregnancy Cohort. Pregnancies coinciding with Quebec's MAR reimbursement PROGRAM period (2010-2014) with a singleton liveborn were considered. MAR was first defined dichotomously, using spontaneous conception as the reference, and categorized into three subgroups: OS alone (categorized as clomiphene and non-clomiphene OS), ART, OS/ART combined. SGA was defined as being born with a birth weight below the 10th percentile based on sex and gestational age (GA), estimated using populational curves in Canada, while VSGA was defined as being born with a birth weight below the 3rd percentile. We then estimated odds ratios (OR) for the association between MAR and SGA as well as VSGA using generalized estimated equation (GEE) models, adjusted for potential confounders (aOR). Two independent models were conducted considering MAR exposure overall, and MAR subgroup categories, using spontaneous conceptions as the reference. The impact of prematurity status (less than 37 weeks gestation) as an effect modifier in these associations was assessed by evaluating them among term and preterm pregnancies separately. A total of 57,631 pregnancies met inclusion criteria and were considered. During the study period, 2,062 women were exposed to MARs: 420 to OS alone, 557 to ART, and 1,085 to OS/ART combined. While no association was observed between MAR and SGA nor VSGA in the study population, MAR was associated with an increased risk for SGA (aOR 1.69, 95% CI 1.08-2.66; 25 exposed cases) among preterm pregnancies; no increased risk of SGA was observed in term pregnancies. MARs are known to increase the risk of preterm birth and our results further confirm that they also increase the risk of SGA among preterm pregnancies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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