Systematic Review and Meta-analysis of Prenatal Risk Factors for Congenital Heart Disease: Part 1, Maternal Chronic Diseases and Parental Exposures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is considerable heterogeneity in studies on prenatal risk factors for congenital heart diseases (CHDs). We performed a meta-analysis of all nongenetic factors of CHDs. This report presents results of factors related to maternal chronic diseases and parental exposures. METHODS: A systematic search encompassing concepts of CHD and risk factors was used, using the following inclusion criteria: (1) original peer-reviewed articles, (2) quantifying the effects of risk factors for CHDs, (3) between 1989 and 2022. Pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence interval (CI) were calculated using a random-effect model. RESULTS: Inclusion criteria were met for 170 studies. There was an association between being overweight or obese and CHDs (OR, 1.26; 95% CI, 1.15-1.37), with a dose-effect relationship. Pregestational diabetes (PGDM) was associated with CHDs (OR, 3.51; 95% CI, 2.86-4.3), without difference between type 1 and type 2 PGDM. The effect size of gestational diabetes was less than that of PGDM (OR, 1.38; 95% CI, 1.18-1.61). There was an association between CHDs and pre-eclampsia (OR, 2.01; 95% CI, 1.32-3.05), paternal smoking (OR, 1.32; 95% CI, 1.03-1.70), and alcohol use (OR, 1.50; 95% CI, 1.08-2.08). A smaller association was found with maternal smoking and advanced maternal age. CONCLUSIONS: There exists robust evidence for increased risk of CHD in the presence of obesity, maternal diabetes, maternal smoking, and increased maternal age. The effect sizes were relatively modest, except for PGDM. The robustness of the evidence decreased when CHDs were divided into subgroups or when the analyses were restricted to severe CHDs.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».