Type of infertility and prevalence of congenital malformations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children conceived with assisted reproductive technologies (ART) or after a long waiting time have a higher prevalence of congenital malformations, but few studies have examined the contribution of type of infertility. OBJECTIVES: To quantify the association between causes of infertility and prevalence of malformations. METHODS: We compared the prevalence at birth of all and severe malformations diagnosed up to age 2 between 6656 children born in 1996-2017 to parents who had previously been assessed for infertility a an academic fertility clinic ("exposed") and 10,382 children born in the same period to parents with no recent medical history of infertility ("reference"). We estimated prevalence ratios (PR) and prevalence differences (PD), by infertility status, type of treatment (non-ART, ART), and infertility diagnosis, in all children and among singletons. RESULTS: Compared with children of parents with no infertility, children of parents with infertility had a higher prevalence of malformations (both definitions), particularly following ART conceptions. After accounting for treatment, ovulatory disorders were associated with a higher prevalence of both all (PR 1.49, 95% confidence interval (CI) 1.15, 1.93; PD 3.8, 95% CI 1.0, 6.6) and severe (PR 1.53, 95% CI 1.02, 2.29; PD 1.8, 95% CI -0.2, 3.7) malformations (the estimates refer to exposed children conceived without treatment). Unexplained and male factor infertility were associated with all and severe malformations, respectively. Estimates among singletons were similar. A diagnosis of ovulatory disorders was associated with all malformations also in analyses restricted to exposed children, regardless of treatment (we did not examine severe malformations, due to limited power). CONCLUSIONS: In this study, ovulatory disorders were consistently associated with a higher prevalence of congenital malformations (including severe malformations) among live births, regardless of mode of conception.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».