Myocardial infarction in pregnancy and postpartum in the UK
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Cardiac disease is a leading cause of maternal death in the developed world, responsible for one-fifth of all maternal deaths in the UK. The aim of this study was to estimate the incidence of myocardial infarction (MI) in pregnancy and up to one week postpartum in the UK and describe risk factors, management and outcomes. METHODS: A prospective population-based study with nested case control analysis used the UK Obstetric Surveillance System to identify all women in the UK with MI in pregnancy (in the years 2005-2010). A control group of 1360 women was used for comparison. Multivariable unconditional logistic regression was conducted to identify potential risk factors for MI in pregnancy and calculate adjusted odds ratios with 95% confidence intervals. RESULTS: Twenty-five cases of MI in pregnancy were reported, giving an estimated incidence of 0.7 per 100,000 maternities (95%CI 0.5-1.1). Maternal age, smoking, hypertension, twin pregnancy and pre-eclampsia were independently associated with MI in pregnancy. Fifteen (60%) women underwent coronary angiography; nine (60%) had coronary atherosclerosis, three (21%) had coronary artery dissection, one (7%) had a coronary thrombus and two (13%) had normal coronary arteries. Nine women had angioplasty +/- stenting and two were thrombolysed. No women died. CONCLUSIONS: Many risk factors are both recognisable and modifiable. Management of MI in pregnancy was highly variable indicating a clear need for further information regarding the safety and outcomes of different interventions. The addition of pregnancy status as a compulsory field in cardiac audit databases would enable routine collection of this information.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle