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Enregistrement W2898959961 · doi:10.1186/s12884-018-2064-y

Predictors of uterine rupture in a large sample of women in Senegal and Mali: cross-sectional analysis of QUARITE trial data

2018· article· en· W2898959961 sur OpenAlexfundno aff
Rebecca Delafield, Catherine M. Pirkle, Alexandre Dumont

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineUterine ruptureReproductive medicineObstetricsReferralOdds ratioPregnancyCross-sectional studyLogistic regressionGynecologyDemographyFamily medicineUterusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to investigate predictors of uterine rupture in a large sample of sub-Saharan African women. Uterine rupture is rare in high-income countries, but it is more common in low-income settings where health systems are often under-resourced. However, understanding of risk factors contributing to uterine rupture in such settings is limited due to small sample sizes and research rarely considers system and individual-level factors concomitantly. METHODS: Cross-sectional data analysis from the pre-intervention period (Oct. 1, 2007- Oct. 1, 2008) of the QUARITE trial, a large-scale maternal mortality study. This research examines uterine rupture among 84,924 women who delivered in one of 46 referral hospitals in Mali and Senegal. A mixed-effects logistic regression model identified individual and geographical risk factors associated with uterine rupture, accounting for clustering by hospital. RESULTS: Five hundred sixty-nine incidences of uterine rupture (0.67% of sample) were recorded. Predictors of uterine rupture: grand multiparity defined as > 5 live births (aOR = 7.57, 95%CI; 5.19-11.03), prior cesarean (aOR = 2.02, 95%CI; 1.61-2.54), resides outside hospital region (aOR = 1.90, 95%CI: 1.28-2.81), no prenatal care visits (aOR = 1.80, 95%CI; 1.44-2.25), and birth weight of > 3600 g (aOR = 1.61, 95%CI; 1.30-1.98). Women who were referred and who had an obstructed labor had much higher odds of uterine rupture compared to those who experienced neither (aOR: 46.25, 95%CI; 32.90-65.02). CONCLUSIONS: The results of this large study confirm that the referral system, particularly for women with obstructed labor and increasing parity, is a main determinant of uterine rupture in this context. Improving labor and delivery management at each level of the health system and communication between health care facilities should be a priority to reduce uterine rupture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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