Birth characteristics and the risk of childhood brain tumors: A case–control study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Various birth characteristics may influence healthy childhood development, including the risk of developing childhood brain tumors (CBTs). In this study, we aimed to investigate the association between delivery methods, obstetric history, and birth anthropometrics with the risk of CBTs. This study used data from the Childhood Brain Tumour Epidemiology Study of Ontario (CBREO) which included children 0-15 years of age and newly diagnosed with CBTs from 1997 to 2003. Multivariable logistic regressions were performed to explore the association between delivery methods, obstetric history, and birth anthropometric variables, with subsequent CBT development. Models were adjusted for maternal and index child characteristics, and stratified by histology where sample size permitted. The use of assistive instruments (forceps or suction) during childbirth was significantly associated with overall CBTs (OR 1.84, 95% CI 1.30-2.61) and non-glial tumors (OR 2.57, 95% CI 1.60-4.13). Compared to first-born children, those second-born or greater had a lower risk of overall CBT development (OR 0.74, 95% CI 0.55-0.98), and glial histological subtype. All other birth characteristic variables explored were not associated with CBTs. The use of assistive devices such as forceps or suction during vaginal delivery carries potential risks, including increased risk of CBT development. There is an inverse association between birth order and CBTs, and future studies examining early childhood common infection may be warranted.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».