Abstract T P399: Patient Characteristics and Outcomes in Pregnancy-Related Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Subarachnoid hemorrhage (SAH) accounts for up to 4.1% of all pregnancy-related in-hospital deaths, but is less often aneurysmal and is associated with better short term outcomes than in non-pregnant patients. We sought to describe the risk factors, management and outcomes of pregnant vs. non-pregnant patients with SAH in the Get With The Guidelines (GWTG) Stroke Registry. Methods: Using medical history or ICD-9 codes, we identified 152 pregnant and 5745 non-pregnant SAH female patients aged 18-44 with SAH in GWTG from 2008-2013. Differences in characteristics were compared by Chi-square tests for categorical and Wilcoxon Rank-Sum tests for continuous variables. Stratified logistic regression assessed the effect of pregnancy on outcomes conditional on age and adjusted for patient and hospital characteristics. Results: Pregnant SAH patients were younger, more often black and insured with Medicaid. They had higher initial blood pressure (BP) and were less likely to report prior hypertension. Arrival delays from stroke onset were common in both groups (median 340 vs. 277 min), but pregnant SAH patients were more often already hospitalized at stroke onset (16% vs. 10%). Fewer pregnant vs. non-pregnant SAH patients had initial neurologic exam findings recorded (Table). Pregnant SAH patients had lower in-hospital death than non-pregnant patients (aOR 0.17, 95% CI 0.06-0.45) and were more likely at discharge to ambulate independently (aOR 2.40, 95% CI 1.56-3.69) and return home (aOR 2.60, 95% CI 1.67-4.06). Conclusions: Several differences exist between pregnant and non-pregnant women with SAH. Many present with BP well below the threshold for hypertensive disorders of pregnancy, making prompt recognition and prevention of brain hemorrhage challenging. Overall, pregnancy-related SAH is associated with less morbidity and mortality than non-pregnancy related disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».