Women with intellectual disability at risk of adverse pregnancy and birth outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of women with intellectual disability (ID) have children. Cross-sectional, clinical population data suggest that these women face an increased risk of delivering preterm and/or low birthweight babies. The aim of this study was to explore the prevalence of poor pregnancy and birth outcomes in women with ID and/or self-reported learning difficulties in an antenatal population. METHODS: A total of 878 pregnant women attending their first antenatal clinic visit were 'screened' for ID. Pregnancy and birth outcomes data were extracted from medical records post-partum. These data included pregnancy-related health conditions, including pre-eclampsia and gestational diabetes, and birth outcomes, including gestational age, birthweight, Apgar score and admission to neonatal intensive care and/or special care nursery. RESULTS: A total of 57 (6.5%) pregnant women with ID and/or self-reported learning difficulties were identified. These women experienced an unusually high rate of pre-eclampsia (odds ratio = 2.85). Their children more often had low birthweights (odds ratio = 3.08), and they were more frequently admitted to neonatal intensive care or special care nursery (odds ratio = 2.51). CONCLUSION: Further research is needed to understand the reasons for the adverse findings of this study and identify potentially changeable factors contributing to adverse pregnancy and birth outcomes for women with ID and/or self-reported learning difficulties and their children. To ensure quality antenatal care, health professionals may need to consider innovations such as extended consultation times, communication aids and audio-taping consultations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».