Amniotic fluid embolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article reviews the incidence, pathophysiology, risk factors, diagnosis, and management of amniotic fluid embolism (AFE). RECENT FINDINGS: AFE is a leading cause of maternal morbidity and mortality despite an incidence of approximately 7 to 8 per 100,000 births. Recent reevaluation of AFE suggests that the presence of fetal tissue in maternal circulation alone is not sufficient to cause the clinical syndrome, but rather an individual's response to this fetal tissue. The 'anaphylactoid reaction' associated with AFE shares many clinical and metabolic aspects of septic shock. Acute dyspnea followed by cardiovascular collapse, coagulopathy, and neurological symptoms, such as coma and seizures may all be associated with the clinical AFE syndrome. Specific biochemical markers have been described, but are of limited clinical value because of the rapid progression of the disease process. Treatment is based on an interdisciplinary approach that consists of a combination of prompt, aggressive hemodynamic resuscitation, provision of end-organ support, correction of hemostatic disorders, and delivery. SUMMARY: Although AFE cannot be prevented, early diagnosis and intervention may lead to better outcomes for both the mother and the fetus. Clinical suspicion, traditional laboratory data, or intravascular cellular debris (demonstrated only in 50% of patients) are insufficient to make a definitive diagnosis of AFE. An evolving array of novel biomarkers may help differentiate AFE from other conditions, but none of them currently provide sufficient 'early warning' ability to make real-time impact on diagnosis and/or treatment of AFE.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».