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Enregistrement W4316591486 · doi:10.24095/hpcdp.43.1.04f

Le système de surveillance des anomalies congénitales de l’Alberta : compte rendu des données sur 40 ans avec prévalence et tendances de certaines anomalies congénitales entre 1997 et 2019

2023· article· fr· W4316591486 sur OpenAlexafffundvenueabout
R. Brian Lowry, Tanya Bedard, Xin Grevers, Susan Crawford, Steven C. Greenway, Mary Brindle, Harvey B. Sarnat, A. Robertson Harrop, Gerhard Kiefer, Mary Ann Thomas

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Anomalies and Fetal Surgery
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéAlberta Health Services
Mots-clésGynecologyMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction On manque de données provinciales ou territoriales à long terme publiées et actuelles sur les anomalies congénitales Au Canada. Cette étude fait état de la prévalence (pour 1000 naissances totales) et des tendances pour diverses anomalies congénitales de 1997 à 2019 en Alberta (Canada). Les facteurs de risque associés sont également abordés. Methods Nous avons utilisé les données du Système de surveillance des anomalies congénitales de l’Alberta (ACASS) pour calculer la prévalence et effectuer des analyses de tendance linéaire par test du chi carré. Results Entre 1997 et 2019, la prévalence globale des anomalies du tube neural est demeurée stable, à 0,74 pour 1000 naissances totales. C’était également le cas pour le spina bifida (0,38), les fentes orofaciales (1,99), les cardiopathies congénitales graves (transposition des grandes artères, 0,38; tétralogie de Fallot, 0,33; hypoplasie du coeur gauche, 0,32) et le gastroschisis (0,38). L’anencéphalie, la fente palatine et les anomalies anorectales ont diminué significativement, avec une prévalence de respectivement 0,23, 0,75 et 0,54 pour 1000 naissances totales. Une tendance significativement à la hausse a été relevée pour l’anotie/microtie (0,24), les anomalies de raccourcissement des membres (0,73), l’omphalocèle (0,36) et le syndrome de Down (2,21), ainsi que pour l’hypospadias et la cryptorchidie (respectivement 4,68 et 5,29 pour 1 000 naissances masculines). Conclusion Les anomalies congénitales constituent un important problème de santé publique, qui est associé à des coûts sociaux et sociétaux substantiels. Les données de surveillance recueillies par l’ACASS sur plus de 40 ans peuvent servir à la planification et aux décisions en matière de politiques ainsi qu’à l’évaluation des stratégies de prévention. Les facteurs génétiques et environnementaux contributifs sont abordés, de même que la nécessité de poursuivre la surveillance et la recherche.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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