Risk Factors for Anal Sphincter Tear in Multiparas
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess maternal, newborn, and obstetric risk factors associated with anal sphincter tear in multiparous women. METHODS: This case-control study identified 18,779 multiparous vaginal deliveries from 1992 to 2004 from an obstetric automated record database at the University of Alabama at Birmingham. Two hundred eighty-four patients were selected, 145 cases and 139 controls. Variables from the index pregnancy and prior pregnancies were analyzed, and multivariable logistic regression models were constructed to determine significant predictor variables for anal sphincter tear in multiparous women. RESULTS: One hundred forty-five multiparous women with no history of cesarean delivery sustained a sphincter tear. Multivariable logistic regression showed a significant association with episiotomy (odds ratio [OR] 16.3, 95% confidence interval [CI] 7.7-34.4), shoulder dystocia (OR 7.9, CI 1.6-38), forceps delivery (OR 4.7, CI 2.0-11.2), and being married (OR 2.2, CI 1.1-4.6). A second exploratory model that included variables from previous pregnancies, showed that in addition to episiotomy (OR 34.6, CI 8.8-136), shoulder dystocia (OR 11.1, CI 1.3-95.2), forceps delivery (OR 6.1, CI 1.6-23.5), previous sphincter tear (OR 7.7, CI 1.2-48.7), and second stage of labor greater than 1 hour (OR 6.7, CI 1.1-42.5) were associated with tear. CONCLUSION: The strongest clinical risk factors for anal sphincter tear in multiparous women are episiotomy, shoulder dystocia, previous sphincter tear, prolonged second stage of labor, and forceps delivery. LEVEL OF EVIDENCE: II-2.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».