Cleft lip and/or palate mortality trends in the USA: a retrospective population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background Cleft lip and/or palate (CL/P) is one of the most common congenital anomalies worldwide. Although CL/P management may require a series of interventions, mortality resulting from CL/P alone is rare. This study aims to examine recent trends of CL/P mortality rates in the USA. Methods A retrospective population-based study was conducted using official US birth and death certificate data from the Centers for Disease Control and Prevention from 2000 to 2019. Annual mortality rates per 1000 births with CL/P were calculated across sex and racial groups. Multivariable logistic regression models estimated the effects of sex and race on the risk of mortality with CL/P, and linear regression models were used to examine temporal changes in mortality rate across sex and race. Results From 2000 to 2019, 1119 deaths occurred in patients with documented CL/P, for an overall incidence of 20.3 deaths per 1000 births with CL/P (95% CI 18.9 to 22.8). Of these, Patau syndrome was the listed cause of death in 167 cases (14.9%). Black individuals (OR 1.93, 95% CI 1.85 to 2.01), Hispanic (1.54, 1.49 to 1.58) and American Indian individuals (1.28, 1.20 to 1.35) were at a greater risk of CL/P mortality compared with white individuals. Additionally, females were also at a greater risk (1.35, 1.21 to 1.49). A significant upward trend in CL/P mortality was observed in Hispanic (r2=0.70, p<0.01) and American Indian individuals (r2=0.81, p<0.01) from 2000 to 2019. Conclusions Cleft birth and mortality surveillance is essential in healthcare and prevention planning. Future studies are required to understand the differences in CL/P mortality rates across various sociodemographic groups.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».