Risk Factors on Hypertensive Disorders among Jordanian Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
Eight percent of pregnancies involve hypertensive disorders, which can have serious complications for mothers and children. There has only been minimal research into hypertension in pregnancy in developing countries, including Jordan. Therefore, this study aimed to identify how frequent certain risk factors that apply to hyper-tensive disorders during pregnancy were among women in the Jordanian capital of Amman. A prospective case-control study was conducted on 184 Jordanian pregnant patients with hypertensive disorders and 172 age-matched control subjects recruited from the maternity ward of a tertiary public hospital in Amman city; they were followed-up until 85 days after the birth (late puerperium). A standardized questionnaire pilot-tested was completed by participants that included demographic data and known risk factors for hypertension in pregnancy. Statistical analysis SPSS was conducted to compare the frequency of risk factors using Fisher's exact test, chi-square, Student's t-tests, as well as multivariate logistic regression was conducted to identify independent risk factors. The results showed that chronic hypertension, prenatal hypertension, family history of preeclampsia, diabetes, high BMI, nulliparity, previous preeclampsia history and low education level were identified as risk factors for hypertensive disorders in pregnancy in this population; Moreover, diabetes, chronic hypertension and family history of preeclampsia were found to be independent risk factors. The results of the study contribute to the currently limited knowledge about the modifiable risk factors for hypertensive disorders during pregnancy among the Jordanian population, and could therefore be extremely useful for clinicians providing prenatal care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».