Can Drug Effects Explain the Recent Temporal Increase in Atonic Postpartum Haemorrhage?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of postpartum haemorrhage and atonic postpartum haemorrhage have increased in several high-income countries. We carried out a study to examine if drug use in pregnancy, or drug and other interactions, explained this increase in postpartum haemorrhage. METHODS: The linked administrative and hospital databases of the Québec Pregnancy Cohort were used to define a cohort of pregnant women in Québec, Canada, from 1998 to 2009 (n = 138,704). Case-control studies on any postpartum haemorrhage and atonic postpartum haemorrhage were carried out within this population, with up to five controls randomly selected for each case after matching on index date and hospital of delivery (incidence density sampling). Conditional logistic regression was used to estimate the effects of drug use on postpartum haemorrhage and atonic postpartum haemorrhage. RESULTS: There was an unexpected non-linear, declining temporal pattern in postpartum haemorrhage and atonic postpartum haemorrhage between 1998 and 2009. Use of antidepressants (mainly selective serotonin reuptake inhibitors) was associated with higher rates of postpartum haemorrhage [adjusted rate ratio (aRR) 1.48, 95% confidence interval (CI) 1.23, 1.77] and atonic postpartum haemorrhage [aRR 1.40, 95% CI 1.13, 1.74]. Thrombocytopenia was also associated with higher rates of postpartum haemorrhage [aRR 1.52, 95% CI 1.16, 2.00]. There were no statistically significant drug interactions. Adjustment for maternal factors and drug use had little effect on temporal trends in postpartum haemorrhage and atonic postpartum haemorrhage. CONCLUSIONS: Although antidepressant use and thrombocytopenia were associated with higher rates of atonic postpartum haemorrhage, antidepressant and other drug use did not explain temporal trends in postpartum haemorrhage.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».