MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387363092 · doi:10.1371/journal.pone.0292226

The association between maternal infection and intellectual disability in children: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387363092 sur OpenAlexaboutno aff
Mahroo Rezaeinejad, Seyed Mohammad Riahi, Kimia Behzad Moghadam, Mehrdad Jafari Tadi, Zahra Geraili, Hamid Parsa, Elika Marhoommirzabak, Malihe Nourollahpour Shiadeh, Ali Alizadeh Khatir

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineOdds ratioConfidence intervalMEDLINEPregnancySystematic reviewIncidence (geometry)Subgroup analysisPublication biasPediatricsDemographyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is arguing evidence regarding the association between maternal infections during pregnancy and the risk of intellectual disability (ID) in children. This systematic review and meta-analysis are essential to determine and address inconsistent findings between maternal infections during pregnancy and the risk of ID in children. METHODS: The MOOSE and PRISMA guidelines were followed to perform and report on this study. The Medline/PubMed, Web of Science, Embase, and Scopus databases were searched from inception up to March 15, 2023, to identify potentially eligible studies. Inclusion and exclusion criteria were applied, as well as the Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the methodological quality of studies included. The included studies were divided into two types based on the participants: (1) ID-based studies, which involved children with ID as cases and healthy children as controls and evaluated maternal infection in these participants; (2) infection-based studies, which assessed the prevalence or incidence of ID in the follow-up of children with or without exposure to maternal infection. We used Random-effects models (REM) to estimate the overall pooled odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (CIs). The between-studies heterogeneity was assessed with the χ2-based Q-test and I2 statistic. Subgroup and sensitivity analyses were applied to explore the source of heterogeneity and results consistency. RESULTS: A total of eight studies including 1,375,662 participants (60,479 cases and 1,315,183 controls) met the eligibility criteria. The REM found that maternal infection significantly increased the risk of ID in children (OR, 1.33; 95% CI, 1.21-1.46; I2 = 64.6). Subgroup analysis showed a significant association for both infection-based (OR, 1.27; 95%CI, 1.15-1.40; I2 = 51.2) and ID-based (OR, 1.44; 95%CI, 1.19-1.74; I2 = 77.1) studies. Furthermore, subgroup analysis based on diagnostic criteria revealed a significant association when maternal infection or ID were diagnosed using ICD codes (OR, 1.33; 95% CI, 1.20-1.48; I2 = 75.8). CONCLUSION: Our study suggests that maternal infection during pregnancy could be associated with an increased risk of ID in children. This finding is consistent across different types of studies and diagnostic criteria. However, due to the heterogeneity and limitations of the included studies, we recommend further longitudinal studies to confirm the causal relationship and the underlying 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,033
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetDisability Rights and RepresentationTravaux en français237 207