Incidence and outcomes of women with Hodgkin’s lymphoma in pregnancy: a population-based study on 7.9 million births
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of our study was to estimate the incidence and maternal and fetal outcomes of Hodgkin's lymphoma (HL) in pregnancy. METHODS: We carried out a population-based cohort study on all births identified in the Healthcare Cost and Utilization Project-Nationwide Inpatient Sample from 2003 to 2011. We calculated disease incidence and used logistic regression analysis to estimate the adjusted effect of HL on maternal and neonatal outcomes. RESULTS: There were 638 cases of HL in pregnancy among 7,916,388 births, for an overall incidence of 8.06 per 100,000 births, with no perceivable trend over the 8-year study period. Relative to controls, HL in pregnancy was more common among Caucasians and women aged 25-34 years. After adjusting for baseline characteristics, women with HL in pregnancy were more likely to have preterm births, odds ratio (OR) 1.93 (1.53, 2.42) require postpartum blood transfusion, OR 1.38 (1.05, 1.82), and have venous thromboembolism (VTE), OR 7.93 (2.97, 21.22). CONCLUSION: The incidence of HL in pregnancy appears to be higher than previously reported with no temporal trend over an 8-year period. Although there is a greater risk of preterm birth and maternal postpartum blood transfusion and VTE, overall maternal and neonatal major morbidity and mortality does not appear to be increased.
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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) | 0,001 | 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 ».