Amniotic fluid embolism incidence, risk factors and outcomes: a review and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,018 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».