Risk Factors for Preterm Birth in Morocco, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Preterm birth (PTB) is a delivery that occurs before 37 weeks of gestation. It is the leading cause of newborn deaths in Morocco and worldwide. Objective: The aims of our study were to identify the main risk factors of PTB and to propose measures to prevent and improve its management in our context. Methods: We conducted case-control study in intensive care unit of neonatal medical service in Rabat university hospital considered as the inter-regional hospital. We included 87 preterm births before 37 gestations weeks and 174 term-controls. Data about the women’s obstetrical and gynecological history, pregnancy complications and behavior during pregnancy was obtained using a structured questionnaire and medical records. The data was analyzed using SPSS version 20. The logistic regression was employed to identify risk factors of preterm birth. Results: The PTB incidence was 10.92%,The major factors leading to preterm labor were: herbal medicine use during pregnancy (OR adjusted 20.23, CI 5.39-75.8); Short interpregnancy intervals (OR adjusted 14.62, CI 2.75-77.5), history of preterm delivery (OR adjusted 9.51, CI 1.54-58.6 ); taking medicine during pregnancy (OR adjusted 2.40, CI 0.98-5.91), history of uterine curettage (OR adjusted 7.97, CI 1.63-38.8), having a twin pregnancy (OR adjusted 8.57, CI 1.95-37.7), maternal age less than 20 years old (OR adjusted 8.32, CI 1.59-43.5); primiparity (OR adjusted 7.31, CI 1.26-42.3); urogenital tract infection(OR adjusted 6.63, CI 2.37-18.4) and insufficient monitoring of pregnancy (OR adjusted 2.78, CI 1.04-7.40). Conclusions: Mortality rates of newborn could be reduced if the incidence of prematurity decreases. Therefore, we should improve the prenatal care, the screening and early detection of pregnancies at risk for preterm birth, the screening of urogenital infections. Young women should be aware of risk behaviors during pregnancy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».