Maternal near miss and maternal death in the 2005 WHO global survey on maternal and perinatal health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an indicator of maternal near miss as a proxy for maternal death and to study its association with maternal factors and perinatal outcomes. METHODS: In a multicenter cross-sectional study, we collected maternal and perinatal data from the hospital records of a sample of women admitted for delivery over a period of two to three months in 120 hospitals located in eight Latin American countries. We followed a stratified multistage cluster random design. We assessed the intra-hospital occurrence of severe maternal morbidity and the latter's association with maternal characteristics and perinatal outcomes. FINDINGS: Of the 97,095 women studied, 2964 (34 per 1000) were at higher risk of dying in association with one or more of the following: being admitted to the intensive care unit (ICU), undergoing a hysterectomy, receiving a blood transfusion, suffering a cardiac or renal complication, or having eclampsia. Being older than 35 years, not having a partner, being a primipara or para > 3, and having had a Caesarean section in the previous pregnancy were factors independently associated with the occurrence of severe maternal morbidity. They were also positively associated with an increased occurrence of low and very low birth weight, stillbirth, early neonatal death, admission to the neonatal ICU, a prolonged maternal postpartum hospital stay and Caesarean section. CONCLUSION: Women who survive the serious conditions described could be pragmatically considered cases of maternal near miss. Interventions to reduce maternal and perinatal mortality should target women in these high-risk categories.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».