Ethnicity is a risk factor for permanent brachial plexus birth injury: A population study in Southern Finland
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To calculate the incidence and assess risk factors leading to permanent brachial plexus birth injury (BPBI) in Southern Finland Design: Retrospective population-based study Setting: Helsinki University Women’s Hospital and Helsinki University New Children’s Hospital, Finland Sample: All children born from 2006 to 2022 in Southern Finland with a permanent BPBI and their mothers Methods: Birth information of all mothers and their children born from 2006 to 2022 in Southern Finland were gathered from the national database and compared to prospectively collected data from mothers and their children with a permanent BPBI delivered within the same period. Permanent injury was defined as limited active or passive range of motion or decreased strength in the affected limb detected at one year of age. The severity of the injury was assessed using the 3-month Toronto test score. Main outcome measures: Permanent brachial plexus birth injury Results: Altogether, 298 428 children were born within the study period, of which 100 acquired a permanent BPBI. The incidence of a permanent BPBI was 0.4 per 1000 vaginal live births (0.34 all births), with a declining trend. Children born to immigrant mothers and women of Black ethnicity had a higher incidence of permanent injury (0.85 and 1.52 per 1000). Non-white background and immigrant status correlated with a more severe injury (β=-1.12 range, -2.17 to -0.07, p=0.004), with children to Black mothers having the least favorable outcome (β= -1.64 range, -2.79 to -0.49, p=0.005). Conclusion: The overall incidence of permanent BPBI is declining. Immigrant status and Black ethnicity increase the risk of a permanent BPBI.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».