Patterns of uterine rupture in Nigeria: a comparative study of scarred and unscarred uterus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Study aims to explore the differences in presentation, management and outcome of uterine rupture among patients with and without previous uterine scar.Methods: A 5-year retrospective cross-sectional study of all cases of uterine rupture in Nigerian Christian Hospital. Data was analyzed using descriptive statistics, chi-square and logistics regression.Results: Incidence of uterine rupture was 14.6 per 1,000 live births (n=70; 40% unscarred uterus, 60% scarred uterus). Lateral rupture was more common with unscarred uterus (n=27; 39%) compared with anterior rupture in scarred uterus (n=43; 71%). Rupture of unscarred uterus often involved the cervix and vagina, while scarred uterus involved the bladder (P= 0.03). More cases with unscarred uterus resulted in hysterectomy (n=3; 14%) versus scarred uterus (n=2; 5%). Unscarred uterus was associated with more haemorrhage 771 (± 670) mL compared with 403 (±585) mL for scarred uterus (P= 0.02). Fetal survival was higher with scarred uterus (P= 0.04). There was no significant difference in the incidence of peri-operative complications between the groups.Conclusion: Rupture of scarred uterus was more common, while rupture of unscarred uterus was associated with more feto-maternal morbidity and mortality. Increase in caesarean section procedures in developing countries could increase the incidence of uterine rupture in these regions, thus prompting a need for improvement in obstetrics care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».