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Enregistrement W4389741698 · doi:10.1177/00099228231218162

National SIDS Trends in the United States From 2000 to 2019: A Population-Based Study on 80 Million Live Births

2023· article· en· W4389741698 sur OpenAlexaff
Ryan S. Huang, Andrea R. Spence, Haim A. Abenhaim

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSudden infant death syndromeDemographyIncidence (geometry)PopulationConfidence intervalDisease controlInfant mortalityPediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sudden infant death syndrome (SIDS) is the most common cause of death for infants between 1 month and 1 year of age in the United States. The objective was to examine recent trends in SIDS in the United States, over time and by sex and race. A population-based cross-sectional study was conducted on 80 710 348 live births using data from the Center for Disease Control and Prevention's (CDC) "Birth Data" and "Mortality Multiple Cause" files from 2000 to 2019. Logistic regression examined the effects of sex and race on the risk of SIDS and examined temporal changes in risk across sex and race over the study period. Incidence of SIDS decreased from 6.3 to 3.4/10 000 births from 2000 to 2019, with an overall incidence of 4.9/10 000 births (95% confidence interval [CI] = 4.4-5.3). Male infants were at the greatest risk of SIDS as were black and American Indian infants. Although SIDS incidence decreased by sex and race over time, the decline was smaller among Hispanic and American Indian infants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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