Predicting Mode of Delivery After an Induction of Labor in Women With an Increased Body Mass Index [33F]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a growing body of literature outlining the adverse consequences of excess body weight in pregnancy. In particular, this has demonstrated an increased rate of cesarean delivery. To date, there is no risk stratification tool to determine which women, with obesity and who are undergoing an induction of labor, are at the greatest risk of cesarean delivery. This study aims to validate the use of a modified Edmonton Obesity Staging System (EOSS) to predict mode of delivery amongst these women. METHODS: A prospective-cohort study was performed at two high obstetrical volume centers in Edmonton, Alberta. A total of 345 nulliparous women, undergoing an induction of labor at term, were recruited. Participating women provided a self-reported health survey and allowed for review of their medical records. The sample population included women with a body mass index (BMI) of ≥25.0 at first antenatal visit. The primary outcome is the rate of cesarean delivery. RESULTS: Overall, 345 women were recruited into this study with a participation rate of 93.7%. This included a sample group of 276 women, with an increased BMI, and a control group of 69 normal-weight women. Preliminary data analysis determined a cesarean delivery rate of 30.4% for the control group and 35.8%, 29.9%, 43.2%, and 90.5% for women assigned an EOSS Stage 0, 1, 2, and 3, respectively. CONCLUSION: A modified version of the EOSS may help stratify the risk of cesarean delivery in nulliparous women, with an increased BMI, who are undergoing an induction of labor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».