Trauma in Pregnancy and Its Consequences in Kermanshah, Iran From 2007 to 2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nowadays, with decreased mortality of pregnant women by obstetrical causes, trauma has become a leading cause of morbidity and mortality in pregnant women. This study was carried out to determine the frequency of trauma in pregnancy and related causes and selected consequences in pregnant women of Kermanshah, Iran from 2007 to 2010. METHODS: In this descriptive-analytical study, all pregnant women who suffered trauma and were admitted to Imam Reza, Taleghani, and Motazedi hospitals located in Kermanshah from 2007-2010 were studied. Sampling was done by census method and medical records of all eligible patients were studied. Data analysis was done by the SPSS software for Windows 9ver. 16.0). RESULTS: There were 102 cases of trauma in pregnancy registered in this time period. Mean age of the cases was 26 years. Most cases (43%) were in their third trimester of pregnancy upon admission. Most trauma cases were of blunt traumas (68%). In 68 cases (66.67%), trauma resulted in maternal injury (independent of pregnancy) and 13 cases (12.75%) resulted in obstetrical or fetal injuries. Maternal injuries showed significant difference (P= 0.02) in different years. Motor vehicle accidents with a frequency of 47% were the most common cause of trauma. CONCLUSION: Trauma in pregnancy can be a leading cause of injury and fatality in mother and fetus. The most common type of injury was motor vehicle accidents. Therefore, any strategy that can decrease the rate of motor vehicle accident in a community can decrease mortalities of women (even pregnant or non-pregnant).
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 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 ».