Maternal and neonatal outcomes of pregnancies in women with Addison's disease: a population‐based cohort study on 7.7 million births
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess if pregnancies among women with Addison's disease (AD) are at higher risk of adverse maternal and neonatal outcomes. DESIGN: Population-based retrospective cohort study. SETTING/POPULATION: All births in the United States' Healthcare Cost and Utilization Project-Nationwide Inpatient Sample from 2003 to 2011. METHODS: Baseline characteristics were compared between women with AD and those without, and prevalence over time was measured. Logistic regression was used to estimate the effect of AD on maternal and neonatal outcomes by calculating the crude and adjusted odds ratios (OR) and corresponding 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: We calculated a prevalence of AD in pregnancy of 5.5/100 000, increasing from 5.6 to 9.6/100 000 (P = 0.0001) over the 9-year study period. Compared with women without AD, women with AD were more likely to deliver preterm (OR 1.50, 95% CI 1.16-1.95), deliver by caesarean section (OR 1.32, 95% CI 1.08-1.61), have impaired wound healing (OR 4.28, 95% CI 2.55-7.18), develop infections (OR 2.44, 95% CI 1.66-3.58) and develop thromboembolism (OR 5.21, 95% CI 2.15-12.63), require transfusions (OR 6.69, 95% CI 4.69-9.54), and have prolonged postpartum hospital admissions (OR 5.71, 95% CI 4.37-7.47). Maternal mortality was significantly higher than in the comparison group (OR 22.30, 95% CI 6.82-72.96). Congenital anomalies (OR 3.62, 95% CI 2.05-6.39) and small-for-gestational age infants (OR 1.78, 95% CI 1.15-2.75) were more likely in these pregnancies. CONCLUSIONS: Addison's disease significantly increases the risk of severe adverse maternal and neonatal outcomes, so pregnant women with AD are best managed in tertiary-care centres. TWEETABLE ABSTRACT: Pregnancies complicated by Addison's disease have an increased risk of adverse maternal and neonatal outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».