Risk Factors in the Formation of Congenital Malformations of the Ear: Microtia and Atresia of the External Auditory Canal
Notice bibliographique
Résumé
Background: The main study aims are to determine the incidence of congenital ear abnormalities in children in Kazakhstan and their risk factors. This research examined the medical treatment given to children with congenital malformations and the medical and social aspects impacting them and their parents. It also evaluated congenital ear deformity children's quality of life. Methods: This retrospective, cross-sectional study was conducted in two public health maternity hospitals in Kazakhstan and aimed to investigate 975 consecutive children delivered therein. The study utilized hospital records to assess various factors related to neonatal health and outcomes in the sampled population. Results: The study revealed significant associations between congenital ear malformation and various factors: parental consanguinity (P = 0.001), maternal alcohol consumption (P = 0.020), cesarean section (P = 0.000), stillbirth/prenatal mortality (P = 0.005), and maternal medication use (P = 0.002). Surgical interventions comprised 68% of treatments, with non-surgical methods covering all cases, emphasizing a comprehensive approach. Maternal alcohol consumption (P = 0.005) and drug use (P = 0.002) showed notable associations with congenital malformations. Cesarean section (P = 0.048) and lower gestational age (P = 0.001) were linked to prenatal complications. Maternal behaviors like smoking (P = 0.010) and vitamin intake (P = 0.009) also impacted neonatal health. Conclusions: These findings stress the importance of targeted interventions to mitigate risks in at-risk populations. Congenital ear malformations, influenced by genetics and environment, require targeted interventions. Surgical and non-surgical treatments address physical challenges, emphasizing holistic care for improved quality of life and well-being.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».