Assisted human reproduction and pregnancy outcomes in Alberta, 2009–2018: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assisted human reproduction (AHR) can be used to help individuals and couples overcome infertility issues. We sought to describe trends in pregnancies using AHR and to evaluate the impact of AHR on perinatal outcomes in a large population-based cohort in Alberta, Canada. Methods: We linked maternal and child administrative data for all live births occurring July 1, 2009, to Dec. 31, 2018, in Alberta, Canada, for this retrospective study. We identified AHR pregnancies from pharmaceutical claims or codes from the International Classification of Diseases and Related Health Problems (9th or 10th revision). Our main outcome measures were the incidence and temporal trends of live births in AHR pregnancies. We also compared maternal characteristics and perinatal outcomes of AHR and non-AHR pregnancies, and by maternal age group. Results: Of 518 293 live births during the study period, 26 270 (5.1%) were conceived with AHR. The incidence of AHR pregnancies increased from 30.8 per 1000 pregnancies in 2009 to 54.7 per 1000 pregnancies in 2018. Females who used AHR were older (33.9 yr v. 30.1 yr, p < 0.001) and the number of females aged 30–35 years and older than 35 years who delivered following AHR increased over the study period (30–35 yr: 36.9 to 55.3 per 1000 pregnancies; > 35 yr: 79.1 to 95.2 per 1000 pregnancies). The proportion of live births with cesarean delivery (40.5% v. 23.3%, p < 0.001), low birth weight (26.9% v. 7.6%, p < 0.001), congenital malformation (0.5% v. 0.3%, p = 0.002) and admission to the neonatal intensive care unit (25.3% v. 9.7%, p < 0.001) was higher in the AHR group than the non-AHR group. Interpretation: The incidence of live births following AHR pregnancies in Alberta was 5.1% between 2009 and 2018, and increased by 0.26% per year; newborns in the AHR group appeared smaller and showed signs of poorer health. This study provides insights on potential perinatal complications following AHR that may be important when caring for the newborn child.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».