Effect of Birth Weight on Adverse Obstetric Outcomes in Vaginal Birth After Cesarean Delivery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the association between neonatal birth weight and adverse obstetric outcomes in women attempting vaginal birth after cesarean. METHODS: We reviewed the medical records of all women undergoing a trial of labor after a prior low transverse cesarean delivery in our institution between 1987 and 2004. Patients were categorized according to birth weight (less than 3,500 g [group 1, reference], 3,500-3,999 g [group 2], and 4,000 g or more [group 3]) and prior vaginal delivery. The rates of failed trial of labor, uterine rupture, shoulder dystocia, and third- and fourth-degree perineal laceration were compared among groups. Multivariable logistic regressions were performed to adjust for potential confounding factors. RESULTS: Of 2,586 women, 1,519 (59%), 798 (31%), and 269 (10%) were included in groups 1, 2, and 3, respectively. Birth weight was directly correlated to the rate of failed trial of labor (19%, 28%, and 38% for groups 1, 2, and 3, respectively; P<.01), uterine rupture (0.9%, 1.8%, and 2.6%; P<.05), shoulder dystocia (0.3%, 1.6%, and 7.8%; P<.01), and third- and fourth-degree perineal laceration (5%, 7%, and 12%; P<.01). After adjustment for confounding variables, birth weight of 4,000 g or more remained associated with uterine rupture (odds ratio [OR] 2.62, 95% confidence interval [CI] 1.001-6.85), failed trial of labor (OR 2.47, 95% CI 1.82-3.34), shoulder dystocia (OR 25.13, 95% CI 9.31-67.86), and third- and fourth-degree perineal laceration (OR 2.64, 95% CI 1.66-4.19). CONCLUSION: Birth weight and specifically macrosomia are linked with failed trial of labor, uterine rupture, shoulder dystocia, and third- and fourth-degree perineal laceration in women who underwent prior cesarean delivery. Estimated fetal weight should be included in the decision-making process for all women contemplating a trial of labor after cesarean delivery. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».