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Enregistrement W2554928161 · doi:10.1182/blood.v124.21.4188.4188

Incidence and Aetiology of Thrombocytopenia in Twin Pregnancies in a Tertiary Referral Centre

2014· article· en· W2554928161 sur OpenAlexaff
Anicee Danaee, Susan Robinson, Steven Okoli, Pippa Kyle, Matias C. Vieira, Dharmintra Pasupathy

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyIncidence (geometry)EtiologyCohortObstetricsPopulationPediatricsGestational ageCohort studyTwin PregnancyGestationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Thrombocytopenia is well described in pregnancy with an incidence of 6-10%. The majority of data with regards to platelet counts in pregnancy and aetiology of pregnancy related thrombocytopenia, however, derives from studies conducted in singletons. There is little information available on this subject in higher order pregnancies. Aim This longitudinal study aims to identify the incidence and aetiology of thrombocytopenia in twin pregnancies in order to guide investigation and management. As a reference we also investigate changes in platelet counts in a cohort of uncomplicated twin pregnancies from our population. Methods Full blood counts (FBC) and pregnancy outcome data were obtained retrospectively from electronic patient records for 676 twin pregnancies over a five year period at our institution. All women required three FBCs to be performed during their pregnancy (booking, second trimester and delivery) to be included in the study. Women with pre-existing medical co-morbidities or medication know to be associated with thrombocytopenia were excluded. A total of 381/676 women were included in the final analysis. From that original cohort, those women with uncomplicated pregnancies who delivered at term (36/40 onwards) were selected to investigate and report a reference interval for platelet count during pregnancy and compare with known reference intervals in singletons. A total of 301/676 women were included in this sub-analysis. Results The mean maternal age was 32.3 years with a mean gestational age of 36.7 weeks at delivery. We defined thrombocytopenia as mild: platelets 100-150 x 109/L, moderate: platelets 50-100 x 109/L and severe: platelets < 50 x 109/L. The table below summarises our results TableFull Blood countMild thrombocytopenia n (%)Moderate thrombocytopenia n (%)Severe thrombocytopenia n (%)1st FBC n=2566 (2.3%)002nd FBC n=38126 (6.8%)1 (0.3%)03rd FBC n=38177 (20.2%)12 (3.2%)1 (0.3%) The overall rate of thrombocytopenia was 23%. The commonest cause of thrombocytopenia in this population was gestational thrombocytopenia (75%), followed by pre-eclampsia (15%) other hypertensive disorders (5.7%) and the remaining 4.3% included other complications such as sepsis and obstetric cholestasis. The platelet ranges for our cohort of women with uncomplicated pregnancies were as shown in the table below. These results are in keeping with changes which occur in platelet counts in singleton pregnancies. TableFull Blood countMean plt count (109/L)Range95% interval1st FBC247135-390163-3262nd FBC226115-410147-3443rd FBC18526-427110-317 Conclusion This study demonstrates that while the incidence of thrombocytopenia is double the rate in twin when compared to singleton pregnancies, the overall distribution in terms of aetiology is very similar. Interestingly this differs somewhat from data in triplet pregnancies where the majority of thrombocytopenia appears to be secondary to pre-eclampsia in one case series. This is an important finding as it indicates that like in most singleton pregnancies the majority of cases are benign and as such investigation and management pathways regarding thrombocytopenia should not differ from investigation and management in singleton pregnancies. However the increased incidence of thrombocytopenia in twin pregnancies overall requires further investigation. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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