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Enregistrement W2943968094 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.3667

Association of Adult Congenital Heart Disease With Pregnancy, Maternal, and Neonatal Outcomes

2019· article· en· W2943968094 sur OpenAlexafffundabout
Kaylee Ramage, Kirsten Grabowska, Candice Silversides, Hude Quan, Amy Metcalfe

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research Institute
Mots-clésMedicinePregnancyHeart diseaseGestational agePopulationPediatricsOdds ratioLogistic regressionMedical recordObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: With the help of medical advances, more women with adult congenital heart disease (ACHD) are becoming pregnant. Adverse maternal, obstetric, and neonatal events occur more frequently in women with ACHD than in the general obstetric population. Adult congenital heart disease is heterogeneous, yet few studies have assessed whether maternal and neonatal outcomes differ across ACHD subtypes. Objective: To assess the association of ACHD and its subtypes with pregnancy, maternal, and neonatal outcomes. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study used data from the Discharge Abstract Database, which contains information on all hospitalizations in Canada (except Quebec) from fiscal years 2001-2002 through 2014-2015. Discharge Abstract Database information was linked with maternal and infant hospital records across Canada. All women who gave birth in hospitals during the study period were included in the study. Data were analyzed from December 18, 2017, to March 22, 2019. Exposures: Women with ACHD were identified using diagnostic and procedural codes. Subtypes of ACHD were classified using the Anatomic and Clinical Classification of Congenital Heart Defects scheme. Main Outcomes and Measures: Primary outcomes were defined a priori and included severe maternal morbidity (measured using the Maternal Morbidity Outcomes Indicator), neonatal morbidity and mortality (measured using the Neonatal Adverse Outcomes Indicator), ischemic placental disease, preterm birth, congenital anomalies, and small-for-gestational-age births. Absolute and relative rates of each outcome were calculated overall and by ACHD subtype. Logistic regression using generalized estimating equations assessed crude and adjusted odds ratios (aORs) for each outcome in women with ACHD compared with women without ACHD after adjustment for comorbidities, mode of delivery, and study year. Results: The 2114 women with ACHD included in the analysis (mean [SD] age, 29.4 [5.7] years) had significantly higher odds of maternal morbidity (aOR, 2.7; 95% CI, 2.2-3.4) and neonatal morbidity and mortality (aOR, 1.8; 95% CI, 1.6-2.1) compared with women without ACHD (n = 2 682 451). Substantial variation was observed between women with different subtypes of ACHD. For example, the aORs of preterm birth (<37 weeks) varied from 0.4 (95% CI, 0.4-0.5) for women with anomalies of atrioventricular junctions and valves to 4.7 (95% CI, 2.9-7.5) for women with complex anomalies of atrioventricular connections. Conclusions and Relevance: These results suggest that women with different subtypes of ACHD are not uniformly at risk for adverse maternal and neonatal outcomes. Although some women with ACHD can potentially expect healthy pregnancies, it appears that clinical care should be modified to address the heightened risks of certain ACHD subtypes.

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)0,006
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations102
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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