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Enregistrement W4399619200 · doi:10.1177/10556656241261918

Cleft lip Sidedness and the Association with Additional Congenital Malformations

2024· article· en· W4399619200 sur OpenAlexaff
Matthew Fell, Kate J Fitzsimons, Mark Hamilton, Sophie Butterworth, Min Hae Park, Jan van der Meulen, Sarah J. Lewis, David K. Chong, Craig Russell

Notice bibliographique

RevueThe Cleft Palate-Craniofacial Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésCongenital malformationsEtiologyMedicinePediatricsPhenotypeInternal medicinePregnancyGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To investigate the association between the sidedness of orofacial clefts and additional congenital malformations. Design Linkage of a national registry of cleft births to national administrative data of hospital admissions Setting National Health Service, England Participants 2007 children born with cleft lip ± alveolus (CL ± A) and 2724 with cleft lip and palate (CLP) born between 2000 and 2012. Main outcome measure The proportion of children with ICD-10 codes for additional congenital malformations by the sidedness (left, right or bilateral) of orofacial clefts. Results For CL ± A phenotypes, there was no evidence for a difference in the prevalence of additional anomalies between left (22%, reference), right (22%, aOR 1.02, 95% CI 0.80 to 1.28; P = .90) and bilateral clefts (23%, aOR 1.09, 95% CI 0.75 to 1.57; P = .66). For CLP phenotypes, there was evidence of a lower prevalence of additional malformations in left (23%, reference) compared to right (32%, aOR 1.54, 95% CI 1.25 to 1.91; P < .001) and bilateral clefts (33%, aOR 1.64, 95% CI 1.35 to 1.99; P < .001). Conclusions The prevalence of additional congenital malformations was similar across sidedness subtypes with CL ± A phenotypes but was different for sidedness subtypes within CLP cases. These data support the hypothesis that CL ± A has a different underlying aetiology from CLP and that within the CLP phenotype, right sided CLP may lie closer in aetiology to bilateral CLP than it does to left sided CLP.

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)0,000
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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