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Enregistrement W2968579279 · doi:10.1111/ppe.12574

Severe maternal morbidity surveillance: Monitoring pregnant women at high risk for prolonged hospitalisation and death

2019· article· en· W2968579279 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill University Health CentreMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's Hospital
Mots-clésMedicineCase fatality rateConfidence intervalPopulationEclampsiaMaternal morbidityHELLP syndromeObstetricsPregnancyPediatricsEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is no international consensus on the definition and components of severe maternal morbidity (SMM). OBJECTIVES: To propose a comprehensive definition of SMM, to create an empirically justified list of SMM types and subtypes, and to use this to examine SMM in Canada. METHODS: Severe maternal morbidity was defined as a set of heterogeneous maternal conditions known to be associated with severe illness and with prolonged hospitalisation or high case fatality. Candidate SMM types/subtypes were evaluated using information on all hospital deliveries in Canada (excluding Quebec), 2006-2015. SMM rates for 2012-2016 were quantified as a composite and as SMM types/subtypes. Rate ratios and population attributable fractions (PAF) associated with overall and specific SMM types/subtypes were estimated in relation to length of hospital stay (LOS > 7 days) and case fatality. RESULTS: There were 22 799 cases of SMM subtypes (among 1 418 545 deliveries) that were associated with a prolonged LOS or high case fatality. Between 2012 and 2016, the composite SMM rate was 16.1 (95% confidence interval [CI] 15.9, 16.3) per 1000 deliveries. Severe pre-eclampsia and HELLP syndrome (514.6 per 100 000 deliveries), and severe postpartum haemorrhage (433.2 per 100 000 deliveries) were the most common SMM types, while case fatality rates among SMM subtypes were highest among women who had cardiac arrest and resuscitation (241.1 per 1000), hepatic failure (147.1 per 1000), dialysis (67.6 per 1000), and cerebrovascular accident/stroke (51.0 per 1000). The PAF for prolonged hospital stay related to SMM was 17.8% (95% CI 17.3, 18.3), while the PAF for maternal death associated with SMM was 88.0% (95% CI 74.6, 94.4). CONCLUSIONS: The proposed definition of SMM and associated list of SMM subtypes could be used for standardised SMM surveillance, with rate ratios and PAFs associated with specific SMM types/subtypes serving to inform clinical practice and public health policy.

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.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · 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