Risk of congenital anomalies in children who have a sibling with cancer: A matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We assessed the risk of congenital anomalies in children who have a sibling with cancer. METHODS: We performed a matched cohort study of children born between 2006 and 2022 in Quebec. The exposure was having a sibling with cancer. Exposed children were matched to unexposed children based on sex, number of siblings, birth order, and year. The outcome included heart defects, orofacial clefts, and other anomalies. Using conditional logistic regression, we estimated odds ratios (OR) and 95 % confidence intervals (CI) for the association between having a sibling with cancer and the likelihood of having a congenital anomaly. RESULTS: A total of 2403 children who had a sibling with cancer were matched to 240,257 unexposed children. Congenital anomalies were more frequent in children who had a sibling with cancer compared with unexposed children (10.3 % vs 8.9 %). Overall, having a sibling with cancer was only weakly associated with congenital anomalies (OR 1.18, 95 % CI 1.04-1.35). Exposed children tended to have greater odds of polydactyly/syndactyly (OR 1.89, 95 % CI 1.11-3.21) and urinary defects (OR 1.50, 95 % CI 1.09-2.08) compared with unexposed children. CONCLUSIONS: Children who have a sibling with cancer have an only weakly elevated risk of congenital anomalies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».