Maternal psychosocial outcome after early onset preeclampsia and preterm birth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of severe, early onset preeclampsia on long-term maternal psychosocial outcome after preterm birth. METHODS: Women with severe, early onset preeclampsia before 32 weeks' gestation (cases) admitted in a tertiary university referral center between 1993 and 2004, and women with preterm delivery without preeclampsia (controls), matched for age, parity, gestational age at delivery, ethnicity, and year of delivery. Women who consented to participation received three questionnaires in 2008 concerning depression (Zung Depression Scale: score range 0-20; 20 items with 2-point frequency scale: no = 0 and yes = 1), posttraumatic stress symptoms (Impact of Event Scale: score range 0-75; 15 items with 4-point frequency scale: not at all = 0, rarely = 1, sometimes = 3 and often = 5. Scores > 19 are regarded as high symptom levels), and social aspects (Social Readjustment Rating Scale: selection of six items concerning relational aspects with husband/partner, employer, or future family planning). RESULTS: Included in the study were 104 cases and 78 controls (response rate 79% and 58%, respectively). There was no difference in depression scores between cases (5.4 ± 4.0) and controls (5.4 ± 4.3). Patients with severe, early onset preeclampsia had significantly higher scores of posttraumatic stress symptoms (28.7 ± 8.6 vs. 25.7 ± 7.9). The majority of women among both cases and controls had high-posttraumatic stress symptom levels (88% vs. 79%). No differences could be found in relational aspects. CONCLUSION: Women with preterm birth due to severe, early onset preeclampsia experience more often posttraumatic stress symptoms on average 7 years after the pregnancy compared to women with preterm birth without preeclampsia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».