Sickle cell disease and pregnancy outcomes: population-based study on 8.8 million births
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of sickle cell disease (SCD) in pregnancy, and to measure risk factors, morbidity, and mortality among women with SCD with and without crisis at the time of birth. METHODS: We conducted a population-based, retrospective cohort study on all births in the Healthcare Cost and Utilization Project Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS) from 1999 to 2008. Births to SCD with and without crisis were identified using ICD-9 codes. Adjusted effects of risk factors and outcomes were estimated using logistic regression analyses. Effect of hemoglobin variants among women with SCD was analyzed as a predictor of crisis. RESULTS: There were 4262 births to women with SCD for an overall prevalence of 4.83 per 10,000 deliveries. 28.5% of women with SCD developed crisis at the time of delivery. The maternal mortality rate was 1.6 per 1000 deliveries in women with SCD, compared to 0.1 per 1000 in women without SCD. Pregnant women with SCD had a higher risk of developing preeclampsia, eclampsia, venous thromboembolism, cardiomyopathy, intrauterine fetal demise, and intrauterine growth restriction. Cesarean delivery rates were higher in women with SCD. Among the 1898 SCD women with identified hemoglobin variants, homozygous SS was the greatest risk factor for sickle cell crisis, accounting for 89.8% of all women who developed crisis. CONCLUSION: Pregnant women with SCD have a high risk of morbidity and mortality. Developing acute sickle cell crisis worsened perinatal outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».