MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405174813 · doi:10.1136/bmjpo-2024-002848

Impact of exposure to extreme heat events during pregnancy on the incidence of congenital heart disease in offspring: a meta-analysis

2024· review· en· W4405174813 sur OpenAlex
Malavika Krishnakumar, Aparna Hari, Georg Gutjahr, Perraju Bendapudi, Hisham Ahamed, Poornima Prabhakaran, Raman Kumar, Manu Raj

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringIncidence (geometry)PregnancyMedicineMeta-analysisDiseaseHeart diseaseObstetricsInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The aetiology of congenital heart disease (CHD) is multifactorial. Environmental risk factors have emerged as an important modifiable determinant of several congenital cardiac conditions. Previous studies have shown a strong relationship between CHD and air pollution. Much less is known about the influence of ambient temperature on CHD. The primary objective of this meta-analysis was to examine the association between exposure to extreme heat events (EHE) during pregnancy and CHD in the offspring. Methods comprehensive literature search was conducted using electronic databases such as Scopus and PubMed, along with a review of secondary references. This process yielded eight studies that met the inclusion criteria: four from the USA, two from China, one from Israel and one from Canada. The risk of bias was assessed using the Newcastle Ottawa scale. Mixed-effect regression was used to pool the estimates of individual studies. Heterogeneity was measured by I 2 . Results were visualised by a forest plot, a Baujat plot and an albatross plot. Subgroup analyses were performed for climate zones, exposure definitions and the study region. As a sensitivity analysis, a leave-one-out meta-analysis was performed to assess the robustness of the estimates. Results Exposure to EHE during pregnancy increased the risk for CHD in the offspring (OR=1.12, 95% CI 1.04 to 1.34). Studies from the USA observed the smallest effect (OR=1.01, 95% CI 0.91 to 1.13), studies in the continental climate zone observed a slightly larger effect (OR=1.07, 95% CI 0.97 to 1.19), and studies from the temperate climate zone observed the largest effect (OR=1.35, 95% CI 1.23 to 1.48). Subgroup analysis was conducted with respect to exposure, effect definition and region. The residual heterogeneity measures were 88% (exposure), 61% (effect definition) and 38% (Region). Conclusion The association between prenatal EHE exposure and future risk of CHD has important implications for pregnant mothers, infant health and health policy. Future studies should explore the additional burden of CHD contributed by current trends in global ambient temperature in other parts of the world. PROSPERO registration number CRD42023455934

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,159 · 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