Multidisciplinary management of heart disease in pregnancy: a single centre experience
Notice bibliographique
Résumé
Background Heart disease in pregnancy is a leading cause for maternal morbidity and mortality as highlighted by CEMACH (2003–2005). Methods and results 60 women (59 singletons and one twin) with heart disease were seen jointly by maternal medicine team and cardiologist in 4 months. 22 patients had congenital heart disease, 21 had arrhythmias, 5 had cardiomyopathies, 3 had acquired valvular disease, 7 had persistent cardiac symptoms in pregnancy and 1 had collagen tissue disorder. Mean age of these women was 27.8 years and at each visit, symptoms were evaluated using NYHA classification. Three women were NYHA 2 pre pregnancy and remaining were NYHA 1. 27 women had Toronto risk score of 1 and 33 had a score of 0. Nine women were on medication such as flecanide, sotalol, bisoprolol and propranalol. 19 of the 59 (32%) had caesarean sections (CS) 17 for obstetric indications, 1 for cardiac reason and one for cardiac and obstetric indications. Two women had planned admission to intensive care postoperatively following planned CS. 40/59 patients (65%) had vaginal delivery and one had a spontaneous abortion at 18 weeks gestation. The average neonatal birth weight was 3.08 kg and there was no adverse neonatal outcome. 27 women had fetal echocardiography. Conclusion Cardiac diseases of varying severity were managed with good outcome for mother and baby. This has been possible because of a joint clinical approach between Obstetric and cardiology team, which enabled early risk stratification and effective planning for pregnancy and delivery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».