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