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Enregistrement W2936503180 · doi:10.1371/journal.pmed.1002783

The incidence of pregnancy hypertension in India, Pakistan, Mozambique, and Nigeria: A prospective population-level analysis

2019· article· en· W2936503180 sur OpenAlexafffund
Laura A. Magee, Sumedha Sharma, Hannah L. Nathan, Olalekan O. Adetoro, Mrutyunjaya B. Bellad, Shivaprasad S. Goudar, Salésio Macuácua, Ashalata Mallapur, Rahat Qureshi, Esperança Sevene, John Sotunsa, Anifa Valá, Tang Lee, Beth A. Payne, Marianne Vidler, Andrew Shennan, Zulfiqar A Bhutta, Peter von Dadelszen

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésIncidence (geometry)MedicinePregnancyPopulationProspective cohort studyHypertension in PregnancyPreeclampsiaObstetricsEnvironmental healthDemographyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most pregnancy hypertension estimates in less-developed countries are from cross-sectional hospital surveys and are considered overestimates. We estimated population-based rates by standardised methods in 27 intervention clusters of the Community-Level Interventions for Pre-eclampsia (CLIP) cluster randomised trials. METHODS AND FINDINGS: CLIP-eligible pregnant women identified in their homes or local primary health centres (2013-2017). Included here are women who had delivered by trial end and received a visit from a community health worker trained to provide supplementary hypertension-oriented care, including standardised blood pressure (BP) measurement. Hypertension (BP ≥ 140/90 mm Hg) was defined as chronic (first detected at <20 weeks gestation) or gestational (≥20 weeks); pre-eclampsia was gestational hypertension plus proteinuria or a pre-eclampsia-defining complication. A multi-level regression model compared hypertension rates and types between countries (p < 0.05 considered significant). In 28,420 pregnancies studied, women were usually young (median age 23-28 years), parous (53.7%-77.3%), with singletons (≥97.5%), and enrolled at a median gestational age of 10.4 (India) to 25.9 weeks (Mozambique). Basic education varied (22.8% in Pakistan to 57.9% in India). Pregnancy hypertension incidence was lower in Pakistan (9.3%) than India (10.3%), Mozambique (10.9%), or Nigeria (10.2%) (p = 0.001). Most hypertension was diastolic only (46.4% in India, 72.7% in Pakistan, 61.3% in Mozambique, and 63.3% in Nigeria). At first presentation with elevated BP, gestational hypertension was most common diagnosis (particularly in Mozambique [8.4%] versus India [6.9%], Pakistan [6.5%], and Nigeria [7.1%]; p < 0.001), followed by pre-eclampsia (India [3.8%], Nigeria [3.0%], Pakistan [2.4%], and Mozambique [2.3%]; p < 0.001) and chronic hypertension (especially in Mozambique [2.5%] and Nigeria [2.8%], compared with India [1.2%] and Pakistan [1.5%]; p < 0.001). Inclusion of additional diagnoses of hypertension and related complications, from household surveys or facility record review (unavailable in Nigeria), revealed higher hypertension incidence: 14.0% in India, 11.6% in Pakistan, and 16.8% in Mozambique; eclampsia was rare (<0.5%). CONCLUSIONS: Pregnancy hypertension is common in less-developed settings. Most women in this study presented with gestational hypertension amenable to surveillance and timed delivery to improve outcomes. TRIAL REGISTRATION: This study is a secondary analysis of a clinical trial - ClinicalTrials.gov registration number NCT01911494.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations134
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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