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Enregistrement W2166536030 · doi:10.1186/1471-2393-12-7

Amniotic fluid embolism incidence, risk factors and outcomes: a review and recommendations

2012· review· en· W2166536030 sur OpenAlexafffundabout
Marian Knight, Cynthia J. Berg, Peter Brocklehurst, Michael S. Kramer, Gwyneth Lewis, Jeremy Oats, Christine L. Roberts, Catherine Y. Spong, Elizabeth Sullivan, Jos van Roosmalen, Joost J. Zwart

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentProgramme Grants for Applied ResearchCenters for Disease Control and PreventionNational Health and Medical Research CouncilUniversiteit LeidenNational Institute of Child Health and Human DevelopmentLeids Universitair Medisch CentrumUniversity of New South WalesUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthMcGill University
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Amniotic fluid embolismPopulationReproductive medicineDemographyObstetricsPediatricsPregnancyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Amniotic fluid embolism (AFE) is a rare but severe complication of pregnancy. A recent systematic review highlighted apparent differences in the incidence, with studies estimating the incidence of AFE to be more than three times higher in North America than Europe. The aim of this study was to examine population-based regional or national data from five high-resource countries in order to investigate incidence, risk factors and outcomes of AFE and to investigate whether any variation identified could be ascribed to methodological differences between the studies. METHODS: We reviewed available data sources on the incidence of AFE in Australia, Canada, the Netherlands, the United Kingdom and the USA. Where information was available, the risk factors and outcomes of AFE were examined. RESULTS: The reported incidence of AFE ranged from 1.9 cases per 100 000 maternities (UK) to 6.1 per 100 000 maternities (Australia). There was a clear distinction between rates estimated using different methodologies. The lowest estimated incidence rates were obtained through validated case identification (range 1.9-2.5 cases per 100 000 maternities); rates obtained from retrospective analysis of population discharge databases were significantly higher (range 5.5-6.1 per 100 000 admissions with delivery diagnosis). Older maternal age and induction of labour were consistently associated with AFE. CONCLUSIONS: Recommendation 1: Comparisons of AFE incidence estimates should be restricted to studies using similar methodology. The recommended approaches would be either population-based database studies using additional criteria to exclude false positive cases, or tailored data collection using existing specific population-based systems.Recommendation 2: Comparisons of AFE incidence between and within countries would be facilitated by development of an agreed case definition and an agreed set of criteria to minimise inclusion of false positive cases for database studies.Recommendation 3: Groups conducting detailed population-based studies on AFE should develop an agreed strategy to allow combined analysis of data obtained using consistent methodologies in order to identify potentially modifiable risk factors.Recommendation 4: Future specific studies on AFE should aim to collect information on management and longer-term outcomes for both mothers and infants in order to guide best practice, counselling and service planning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations166
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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