Risk factors and consequences of undiagnosed cesarean scar pregnancy: a cohort study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The historically high cesarean section rate and the recent change in second-child policy could increase the risk of cesarean scar pregnancy (CSP) in China. This study aims to assess risk factors and consequences of undiagnosed CSP in China. METHODS: We conducted a retrospective cohort study between January 2013 and December 2017 in Qingyuan, Guangdong, China. Independent risk factors for undiagnosed CSP at the first contact with healthcare providers were assessed by log binomial regression analysis. Occurrence of serious complications was compared between undiagnosed and diagnosed CSP cases. RESULTS: A total of 195 women with CSP were included in the analysis. Of them, 81 (41.5%) women were undiagnosed at the first contact with healthcare providers. Women initially cared in primary or secondary hospitals were at increased risk for undiagnosed CSP: adjusted relative risks (95% confidence intervals) were 3.28 (2.06, 5.22) and 1.91 (1.16, 3.13), respectively, compared with women initially cared in the tertiary hospital. Undiagnosed CSP cases had higher incidences in serious complications (11 versus 0) and post-surgery anemia (23 (28.4%) versus 8 (7.0%)), stayed longer in hospital, and cost higher than diagnosed CSP cases. CONCLUSIONS: Initial care provided at primary or secondary maternity care facilities is an important risk factor for undiagnosed CSP, with serious consequences to the affected women.
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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) | 0,001 | 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 ».