Incidence and outcomes of women with non‐<scp>H</scp>odgkin's lymphoma in pregnancy: A population‐based study on 7.9 million births
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Non-Hodgkin's lymphoma (NHL) is a rare malignancy that can affect women of all ages. The purpose of our study was to estimate the incidence, maternal and fetal outcomes of pregnancy-associated non-Hodgkin's lymphoma (PANHL). MATERIAL AND METHODS: We conducted a population-based cohort study on all births identified in the Healthcare Cost and Utilization Project - Nationwide Inpatient Sample from 2003 to 2011. Disease incidence was calculated and logistic regression was used to estimate the adjusted effect of NHL on maternal and fetal outcomes. RESULTS: Of 7,917,453 births, there were 427 cases of PANHL for an overall incidence of 5.39 per 100,000 births, increasing from 4.44 per 100,000 births to 7.17 per 100,000 births over the 9-year period. Relative to controls, PANHL was more common among Caucasians and women aged 25-34 years. Non-specified PANHL was most commonly coded in >81% of cases, with mycosis fungoides and Burkitt's lymphoma being the other two most common. After adjusting for baseline characteristics, women with PANHL were more likely to have pre-eclampsia, odds ratio (OR) 1.57 (95% confidence interval [CI] 1.06-2.32), cesarean section, OR 1.37 (95%CI 1.13-1.67), preterm births OR 2.50 (95%CI 1.94-3.22), postpartum blood transfusions, OR 2.73 (2.10-3.55), and infectious morbidity, OR 2.81 (95%CI 1.16-6.79). Maternal and fetal mortality rates were significantly increased among women with PANHL. CONCLUSION: The incidence of PANHL is increasing and is associated with an increased risk of maternal and neonatal morbidity and mortality, and as such, women with PANHL may best be managed in specialized centers.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».