Underreporting, Prevalence, and Epidemiological Trends of Orofacial Clefts in the Brazilian Amazon Region
Notice bibliographique
Résumé
Cleft lip and palate are the most common congenital anomalies of the cranial segment worldwide. Particularly in low-income and middle-income countries, these conditions are associated with increased morbidity and mortality, socioeconomic challenges, and considerable psychological and social integration difficulties for affected individuals. This study aims to evaluate the epidemiological profile of patients with these conditions treated at a newly established specialized center in the Brazilian Amazonian Region. Data were extracted from medical records at a Reference Service for Clefts and Craniofacial Anomalies in the north of Brazil, covering the period from 2016 to 2020. These were compared with data from the official epidemiological health portal of the Brazilian Ministry of Health. The study recorded a total of 852 patients, with males comprising 54.4%. The predominant type of cleft was the transforaminal cleft, which accounted for 69.4% of cases, followed by postforamen clefts at 17.3%. The left side was more frequently affected in 63% of the cases. The primary surgical intervention performed was cheiloplasty, representing 39.5% of all procedures. Notably, 52% of the patients were from the interior regions of the state. The 2019 DataSUS data indicated a prevalence of cleft lip and palate in the State of Pará of 4.26 per 10,000 live births. However, data from this single specialized hospital showed a higher prevalence of 7.58 per 10,000 live births. These results may reflect underreporting of the number of cases reported in national official data sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».