The recurrence risk of severe de novo pre‐eclampsia in singleton pregnancies: a population‐based cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have found recurrence risks of severe pre-eclampsia as high as 40%. Our objective was to determine both the recurrence risk of severe de novo pre-eclampsia and risk factors associated with it in a contemporaneous population. STUDY DESIGN: Population-based retrospective cohort study. POPULATION: Women who had two or more singleton liveborn or stillborn hospital deliveries in Ontario, Canada between April 1994 and March 2002 and without a history of chronic hypertension. METHODS: International Classification of Disease codes were used to identify patients in the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database. MAIN OUTCOME MEASURES: The absolute and adjusted risks of recurrent severe de novo pre-eclampsia were determined. RESULTS: Between 1 April 1994 and 30 March 2002, there were 185 098 women with two or more singleton deliveries >20 weeks in the province of Ontario, Canada. There were 1954 women who had severe de novo pre-eclampsia in the index pregnancy, 133 of whom had recurrent severe pre-eclampsia, for a risk of recurrent severe pre-eclampsia of 6.8% (95% CI 5.7-7.9%). The risk of recurrent severe de novo pre-eclampsia was increased in women with pre-existing renal disease (adjusted OR 17.98, 95% CI 3.50-92.52) and those >35 years of age (adjusted OR 3.79, 95% CI 2.04-7.04, reference 20-25 years). CONCLUSIONS: The recurrence risk of severe de novo pre-eclampsia in our population-based cohort study (6.8%) is lower than previously published reports in selected populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».