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Enregistrement W2809434547 · doi:10.1186/s12978-018-0525-4

Early pregnancy loss in Belagavi, Karnataka, India 2014–2017: a prospective population-based observational study in a low-resource setting

2018· article· en· W2809434547 sur OpenAlexfundno aff
Sangappa Dhaded, Manjunath S. Somannavar, Jane P. Jacob, Elizabeth M. McClure, Sunil S. Vernekar, Yogesh Kumar, Avinash Kavi, Umesh Y Ramadurg, Janet Moore, Dennis Wallace, Richard J. Derman, Robert L. Goldenberg, Shivaprasad S. Goudar

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMiscarriageMedicinePregnancyObstetricsReproductive medicinePopulationGestationProspective cohort studyObservational studyCohort studyLive birthGynecologyEnvironmental healthSurgeryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of early pregnancy loss through miscarriage and medically terminated pregnancy (MTP) is largely unknown due to lack of early registration of pregnancies in most regions, and especially in low- and middle-income countries. Understanding the rates of early pregnancy loss as well as the characteristics of pregnant women who experience miscarriage or MTP can assist in better planning of reproductive health needs of women. METHODS: A prospective, population-based study was conducted in Belagavi District, south India. Using an active surveillance system of women of childbearing age, all women were enrolled as soon as possible during pregnancy. We evaluated rates and risk factors of miscarriage and MTP between 6 and 20 weeks gestation as well as rates of stillbirth and neonatal death. A hypothetical cohort of 1000 women pregnant at 6 weeks was created to demonstrate the impact of miscarriage and MTP on pregnancy outcome. RESULTS: A total of 30,166 women enrolled from 2014 to 2017 were included in this analysis. The rate of miscarriage per 1000 ongoing pregnancies between 6 and 8 weeks was 115.3, between 8 and 12 weeks the miscarriage rate was 101.9 per 1000 ongoing pregnancies and between 12 and 20 weeks the miscarriage rate was 60.3 per 1000 ongoing pregnancies. For those periods, the MTP rate was 40.2, 45.4, and 48.3 per 1000 ongoing pregnancies respectively. The stillbirth rate was 26/1000 and the neonatal mortality rate was 24/1000. The majority of miscarriages (96.6%) were unattended and occurred at home. The majority of MTPs occurred in a hospital and with a physician in attendance (69.6%), while 20.7% of MTPs occurred outside a health facility. Women who experienced a miscarriage were older and had a higher level of education but were less likely to be anemic than those with an ongoing pregnancy at 20 weeks. Women with MTP were older, had a higher level of education, higher parity, and higher BMI, compared to those with an ongoing pregnancy, but these results were not consistent across gestational age periods. CONCLUSIONS: Of women with an ongoing pregnancy at 6 weeks, about 60% will have a living infant at 28 days of age. Two thirds of the losses will be spontaneous miscarriages and one third will be secondary to a MTP. High maternal age and education were the risk factors associated with miscarriage and MTP. TRIAL REGISTRATION: The trial is registered at clinicaltrials.gov. ClinicalTrial.gov Trial Registration: NCT01073475 .

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)0,002
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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