Incidence and causes of maternal mortality in the<scp>USA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To characterize the most common causes and risk factors of maternal mortality in the USA and observe trends over the past 9 years. METHODS: We carried out a population-based retrospective cohort study using data from the Health Care Cost and Utilization Project, Nationwide Inpatient Sample. Women who were pregnant between 2003 and 2011 were identified. Baseline characteristics of pregnant women who died and those who lived were measured. ICD-9 codes for each cause of death were examined by up to three independent reviewers. Causes of death were categorized into the nine most common subgroups and trends were examined by tertiles of the period 2003-2011. RESULTS: During this 9-year period, there were approximately 7 million births and 1102 maternal deaths, for an overall incidence of 14.2 per 100 000 births. Primary causes of maternal death included sepsis (20.6%), cardiac disease (17.8%), hemorrhage (16.2%), venous thromboembolism (15.2%), and hypertensive disorders (9.4%). During the study period, there was a significant decrease in the frequency of sepsis from 33.2% to 10.0% and a non-significant decrease in venous thromboembolism from 19.1% to 12.9%. There were increases noted in all other groups, notably in terms of hemorrhage from 8.2% to 22.0% and hypertensive disorders from 2.1% to 16.4%. CONCLUSION: Maternal mortality remains a rare event. Although sepsis was the overall predominant cause of mortality during the study period, frequency declined over time and it was surpassed by hemorrhage and hypertensive disorders as the leading causes of maternal mortality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».