Incidence of Congenital Limb Reduction Defects: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Congenital limb reduction defects (CLRDs) are missing or hypoplastic whole or part of limbs that occur in utero and cause significant functional impairment. This systematic review aims to describe the incidence of CLRDs published to date in the English literature. Methods: A systematic review was performed using Ovid Medline, Ovid Embase, Web of Science, and Google Scholar in April 2021. Two independent reviewers performed title and abstract screening, full-text review, and data extraction. Conflicts were resolved by a third independent reviewer. The pooled incidence rate per 10,000 was calculated. Results: Search results were performed on April 10, 2021. 2076 articles were screened, 288 studies underwent full-text review, and 100 papers were included for final data analysis. The average pooled incidence of CLRDs was 4.48/10,000 (95% confidence interval = 3.89–5.16) with the highest incidence in Western Asia and the lowest in Eastern Asia. There was a higher incidence of upper limbs, males, and left-sided defects. Incidence has decreased over time (−0.0103, 95% CI = −0.203–−0.003, P = 0.04). Conclusions: The incidence of CLRDs published in the English literature to date was calculated, outlining the importance of screening, standardized classification system, and healthcare resource requirements.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».