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Enregistrement W2484741012 · doi:10.1080/14767058.2016.1222365

Safety of splenectomy during pregnancy

2016· article· en· W2484741012 sur OpenAlexaff
Nathalie Bleau, Nicholas Czuzoj‐Shulman, Andrea R. Spence, Haim A. Abenhaim

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Trauma and Injuries
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSplenectomyPregnancyObstetricsPopulationLogistic regressionSepsisThrombosisHealthcare Cost and Utilization ProjectRetrospective cohort studyCohortCohort studyPediatricsEmergency medicineSurgeryHealth careInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of our study is to evaluate the risk of morbidity and mortality of splenectomy in pregnant women compared with non-pregnant women. MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective population-based matched cohort study using the Health Care Cost and Utilization Project, Nationwide Inpatient Sample database from 2003 to 2011. Pregnant women with splenectomy were age-matched to non-pregnant women with splenectomy. We compared risks of morbidity and mortality between pregnant and non-pregnant women using conditional logistic regression analysis. RESULTS: The non-pregnant group had an excess of white patients and a greater proportion of Medicaid and private insurance users. There was a tendency for greater frequency of laparotomies in pregnant patients. Risk of VTE, portal vein thrombosis, renal failure and sepsis were comparable between the groups. Risk for transfusion was higher amongst pregnant women (OR 2.2, 95% CI (1.7-2.8)), as was the risk for a longer hospital stay (OR 1.7, 95% CI (1.4-2.1)). CONCLUSION: Caution should be taken when performing splenectomy during pregnancy as risk for complications and mortality may be increased. Additional measures should be undertaken to have blood units on reserve for this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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