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Enregistrement W4318381724 · doi:10.1101/2023.01.24.23284797

Association of pre-existing maternal cardiovascular diseases with neurodevelopmental disorders in offspring: a cohort study in Sweden and British Columbia, Canada

2023· preprint· en· W4318381724 sur OpenAlexafffundabout
Muhammad Zakir Hossin, Lorena Fernández de la Cruz, Kyla A. McKay, Tim Toberlander, Anna Sandström, Neda Razaz

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdUniversity of British ColumbiaVetenskapsrådetStockholms Läns LandstingKarolinska Institutet
Mots-clésOffspringHazard ratioMedicineCohortAutism spectrum disorderCohort studyPopulationPregnancyPediatricsAttention deficit hyperactivity disorderDiseaseAutismPsychiatryConfidence intervalInternal medicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Maternal cardiac disease is associated with impaired placentation and adverse neonatal outcomes, but whether it increases the risk of subsequent neurodevelopmental disorders in offspring remains unknown. Objective To assess the associations between pre-existing maternal cardiovascular disease (CVD) and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), autism spectrum disorder (ASD), and intellectual disability (ID) in offspring. Design Population-based cohort study. Setting Sweden and British Columbia (BC), Canada. Participants Singletons live-born without major malformations between 1990 and 2019. The Swedish Medical Birth Register and the BC Vital Statistics were linked to hospital and physician billing records for identification of exposure and outcomes. All children were followed from age 1 until the outcome, death, emigration, or December 2020. Exposure A composite of pre-conception maternal CVDs: cerebrovascular disease, arrhythmia, heart failure, valvular, and congenital heart diseases. Main Outcomes and Measures Diagnoses of ADHD, ASD, and ID. The incidence of ADHD, ASD, and ID, comparing offspring of mothers with versus without CVD, was calculated as adjusted hazard ratios (aHRs). These results were compared to models using paternal CVD as negative-control exposure. Fixed-effect meta-analysis was performed to combine the aHRs from Sweden and BC. Results We analysed 3,587,257 offspring (48.9% female) – 2,699,675 in Sweden and 887,582 in BC. The meta-analysis suggests that compared with offspring of mothers without CVD, offspring of mothers with CVD had 1.15-fold higher aHRs of ADHD (95% CI: 1.10-1.20) and ASD (95% CI: 1.07-1.22). No association was found between maternal CVD and ID. Stratification by maternal CVD subtypes showed increased hazards of ADHD for maternal heart failure (aHR 1.31; 95% CI: 1.02-1.61), cerebrovascular disease (aHR 1.20; 95% CI: 1.08-1.32), congenital heart disease (aHR 1.18; 95% CI: 1.08-1.27), arrhythmia (aHR 1.13; 95% CI: 1.08-1.19), and valvular heart disease (aHR 1.12; 95% CI: 1.00-1.24). Increased hazards of ASD were observed for maternal cerebrovascular disease (aHR 1.25; 95% CI: 1.04-1.46), congenital heart disease (aHR 1.17; 95% CI: 1.01-1.33), and arrythmia (HR 1.12; 95% CI: 1.01-1.21). Paternal CVDs, except for cerebrovascular disease, did not show associations. Conclusion and Relevance Pre-existing maternal CVD was associated with excess risk of ADHD and ASD in offspring. The associations were broadly robust to genetic confounding, warranting further research to identify the underlying intrauterine mechanisms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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'admission3
Résumé présentoui

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