Predictors of Fetal and Maternal Outcome in the Crucible of Hepatic Dysfunction During Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatic dysfunction during pregnancy places both the mother and the fetus at risk. Investigations which are efficient, cost effective and easily available for prognostication are required to tackle this global problem. We studied the etiologies and evaluated investigations for predictive efficiency. METHODS: One hundred ninety-seven pregnant women with hepatic dysfunction during pregnancy were identified. All patients were followed up till 8 weeks after termination of pregnancy or death. Clinico-demographic, biochemical and hematological data were collected and analyzed. RESULTS: One hundred ninety-seven of 6,122 females had abnormal liver function tests. Pre-eclampsia (57%), eclampsia (19%), HELLP syndrome (8%), viral infection (6%), hyperemesis gravidarum (5%), intrahepatic cholestasis of pregnancy (4%), chronic liver disease (1%) and sepsis were encountered. There were 41 fetal deaths, 42% preterm deliveries, and NICU admission rate was 27%. Five maternal deaths occurred. Maternal anemia, thrombocytopenia, hyperbilirubinemia and coagulopathy were statistically significant in adverse fetal outcomes. Serum bilirubin performed better than INR as a predictor of both maternal and fetal outcomes. CONCLUSIONS: Hepatic dysfunction during pregnancy is associated with adverse events for both the mother and the fetus and hypertensive disorders remain the major cause. Maternal bilirubin levels and INR have a role in predicting adverse feto-maternal outcome.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».