Estimation of high risk pregnancy contributing to perinatal morbidity and mortality from a birth population-based regional survey in 2010 in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal mortality reduction in China over past two decades was reported from nationwide sampling surveys, however, how high risk pregnancy affected neonatal outcome is unknown. The objective of this study was to explore relations of pregnancy complications and neonatal outcomes from a regional birth population. METHODS: In a prospective, cross-sectional survey of complete birth population-based data file from 151 level I-III hospitals in Huai'an region in 2010, pregnancy complications were analyzed for perinatal morbidity and mortality in association with maternal and perinatal characteristics, hospital levels, mode of delivery, newborn birth weight and gestational age, using international definition for birth registry and morbidities. RESULTS: Pregnancy complications were found in 10% of all births, in which more than 70% were delivered at level II and III hospitals associated with higher proportions of fetal and neonatal death, preterm birth, death at delivery and congenital anomalies. High Cesarean section delivery was associated with higher pregnancy complications, and more neonatal critical illnesses. The pregnancy complications related perinatal morbidity and mortality in level III were 2-4 times as high as in level I and II hospitals. By uni- and multi-variate regression analysis, impact of pregnancy complications was along with congenital anomalies and preterm birth, and maternal child-bearing age and school education years contributing to the prevalence. CONCLUSIONS: This survey revealed variable links of pregnancy complications to perinatal outcome in association with very high Cesarean section deliveries, which warrants investigation for causal relations between high risk pregnancy and neonatal outcome in this emerging region.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».