A prospective study of risk factors for first trimester miscarriage in Asian women with threatened miscarriage
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The present study aimed to assess the demographic, socioeconomic, medical and lifestyle factors associated with the progression of a threatened miscarriage to a complete miscarriage in the first trimester. METHODS: A prospective cohort study was conducted on 157 women who presented with vaginal bleeding in the fifth to tenth week of gestation. Cox regression analysis was used to determine the risk factors for progression to a complete miscarriage within 16 weeks of gestation. RESULTS: Of the 139 women included for data analysis, 36 (25.9%) had a miscarriage, mostly within two weeks of presentation. The results of our study showed that women aged ≥ 34 years were more likely to miscarry (hazard ratio [HR] = 1.95). Compared to women whose partner was 20-30 years of age, women whose partner was ≥ 41 years of age also had a higher likelihood of experiencing a miscarriage (HR = 8.33). However, the presence of nausea (HR = 0.33) and a high stress score (i.e. ≥ 17) on the Perceived Stress Scale (HR = 0.49) were associated with a reduced likelihood of miscarriage. CONCLUSION: Older pregnant women experiencing a threatened miscarriage should be counselled about their higher risk of miscarriage, especially if they have an older partner.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».