Comparison of risk factors and outcomes of gestational hypertension and pre-eclampsia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It remains an enigma whether gestational hypertension (GH) and pre-eclampsia (PE) are distinct entities or different spectrum of the same disease. We aimed to compare the risk factors and outcomes between GH and PE. METHOD: A total of 7,633 pregnant women recruited between 12 and 20 weeks of gestation in the Ottawa and Kingston Birth Cohort from 2002 to 2009 were included in the analysis. Cox proportional hazards model was used to identify and compare the risk factors for GH and PE by treating gestational age at delivery as the survival time. Logistic regression model was used to compare outcome. Subgroup analysis was performed for early- and late-onset PE. RESULTS: GH and PE shared most risk factors including overweight and obesity, nulliparity, PE history, type 1 and 2 diabetes, and twin birth. Effect size of PE history (RR = 14.1 for GH vs. RR = 6.4 for PE) and twin birth (RR = 4.8 for GH vs. RR = 10.3 for PE) showed substantial difference. Risk factors modified gestational age at delivery in patients with GH and PE in similar pattern. Subgroup analysis showed that early- and late-onset PE shared some risk factors with different effect sizes, whereas folic acid supplementation showed protective effect for early-onset PE only. PE was strongly associated with several adverse outcomes including cesarean section, placental abruption, small for gestational age, preterm birth, and 5 min Apgar score < 7, whereas GH was associated with increased risk of preterm birth only. CONCLUSIONS: GH and PE shared common risk factors. Differences in effect sizes of risk factors and outcomes indicate that the conditions may have different pathophysiology and mechanism.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».